VacuumWorld est une plateforme de simulation open-source conçue pour faciliter le développement et l'évaluation d'algorithmes d'apprentissage par renforcement multi-agents. Elle fournit des environnements basés sur une grille où des agents aspirateurs virtuels opèrent pour détecter et éliminer la saleté dans différents agencements personnalisables. Les utilisateurs peuvent ajuster des paramètres tels que la taille de la grille, la distribution de la saleté, le bruit de mouvement stochastique et les structures de récompense pour modéliser divers scénarios. Le cadre inclut un support intégré pour les protocoles de communication entre agents, des tableaux de visualisation en temps réel et des utilitaires de journalisation pour le suivi des performances. Avec des API Python simples, les chercheurs peuvent rapidement intégrer leurs algorithmes RL, comparer des stratégies coopératives ou compétitives, et réaliser des expériences reproductibles, rendant VacuumWorld idéal pour la recherche académique et l'enseignement.

Multi-Agent Miners offre un environnement de monde en grille où plusieurs agents mineurs autonomes naviguent, creusent et collectent des ressources tout en interagissant. Il supporte des tailles de carte configurables, le nombre d'agents et des structures de récompenses, permettant aux utilisateurs de créer des scénarios compétitifs ou coopératifs. Le framework s'intègre aux bibliothèques RL populaires via PettingZoo, fournissant des API standardisées pour les fonctions reset, step et render. Les modes de visualisation et le support de journalisation aident à analyser comportements et résultats, idéal pour la recherche, l'éducation et le benchmarking d'algorithmes en apprentissage par renforcement multi-agent.