La Communication Émergente chez les Agents est un cadre PyTorch open-source conçu pour les chercheurs explorant comment les systèmes multi-agent développent leurs propres protocoles de communication. La bibliothèque offre des implémentations flexibles de tâches d'apprentissage par renforcement coopératif, y compris des jeux référentiels, des jeux combinatoires et des défis d'identification d'objets. Les utilisateurs définissent des architectures d'agents locuteurs et auditeurs, spécifient les propriétés des canaux de message comme la taille du vocabulaire et la longueur de la séquence, et sélectionnent des stratégies d'entraînement telles que les gradients de politique ou l'apprentissage supervisé. Le cadre comprend des scripts de bout en bout pour exécuter des expériences, analyser l'efficacité de communication et visualiser les langues émergentes. Sa conception modulaire facilite l'extension avec de nouveaux environnements de jeu ou des fonctions de perte personnalisées. Les chercheurs peuvent reproduire des études publiées, benchmarker de nouveaux algorithmes et explorer la compositionnalité et la sémantique des langues d'agents émergents.

HFO_DQN combine Python et TensorFlow pour fournir une chaîne complète pour entraîner des agents de football utilisant Deep Q-Networks. Les utilisateurs peuvent cloner le dépôt, installer les dépendances incluant le simulateur HFO et les bibliothèques Python, et configurer les paramètres d'entraînement dans des fichiers YAML. Le cadre implémente la mémoire d'expérience, les mises à jour du réseau cible, l'exploration ε-greedy, et le façonnage de récompenses spécifique au domaine offense de moitié terrain. Il comprend des scripts pour l'entraînement des agents, la journalisation des performances, des matchs d'évaluation, et la réalisation de graphiques. La structure modulaire du code permet d'intégrer des architectures neural personnalisées, des algorithmes RL alternatifs, et des stratégies de coordination multi-agents. Les sorties incluent des modèles entraînés, des métriques de performance, et des visualisations du comportement, facilitant la recherche en apprentissage par renforcement et systèmes multi-agents.

PyBrain, abréviation de Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence, and Neural Networks Library, est une bibliothèque modulaire et open-source conçue pour les tâches d'apprentissage automatique. Elle prend en charge la construction de réseaux neuronaux, l'apprentissage par renforcement et d'autres algorithmes d'IA. Grâce à ses algorithmes puissants et faciles à utiliser, PyBrain offre un outil précieux tant pour les développeurs que pour les chercheurs cherchant à résoudre divers problèmes d'apprentissage automatique. La bibliothèque s'intègre de manière fluide avec d'autres bibliothèques Python et convient à des tâches allant de l'apprentissage supervisé simple à des scénarios complexes d'apprentissage par renforcement.

Les agents d'apprentissage par renforcement pour les jeux PettingZoo sont une bibliothèque en Python qui propose des algorithmes prêts à l'emploi DQN, PPO et A2C pour l'apprentissage par renforcement multi-agent dans les environnements PettingZoo. Elle comprend des scripts standardisés pour l'entraînement et l'évaluation, des hyperparamètres configurables, une journalisation intégrée dans TensorBoard et prend en charge à la fois les jeux compétitifs et coopératifs. Les chercheurs et développeurs peuvent cloner le dépôt, ajuster les paramètres de l'environnement et de l'algorithme, exécuter des sessions d'entraînement et visualiser les métriques pour accélérer leur développement et comparer leurs expériences en RL multi-agent.