GridWorldEnvs propose une suite complète d'environnements de mondes en grille pour soutenir la conception, le test et la benchmarkisation des systèmes d'apprentissage par renforcement et multi-agents. Les utilisateurs peuvent facilement configurer les dimensions de la grille, les positions de départ des agents, les emplacements cibles, obstacles, structures de récompense et espaces d'actions. La bibliothèque inclut des modèles prêts à l'emploi tels que la navigation classique, l'évitement d'obstacles et les tâches coopératives, tout en permettant la définition de scénarios personnalisés via JSON ou classes Python. Une intégration transparente avec l'API OpenAI Gym permet d'appliquer directement des algorithmes RL standards. De plus, GridWorldEnvs supporte des expérimentations à agent unique ou multi-agents, des outils de journalisation et de visualisation pour le suivi des performances des agents.

Le MARL Simulator est conçu pour faciliter le développement efficace et scalable d'algorithmes d'apprentissage par renforcement multi-agent (MARL). En utilisant le backend distribué de PyTorch, il permet aux utilisateurs d'exécuter un entraînement parallèle sur plusieurs GPU ou nœuds, réduisant significativement la durée des expériences. Le simulateur offre une interface environnementale modulaire qui supporte des scénarios de référence standard — tels que la navigation collaborative, le prédateur-préy, et le monde en grille — ainsi que des environnements personnalisés. Les agents peuvent utiliser divers protocoles de communication pour coordonner leurs actions, partager des observations et synchroniser des récompenses. Les espaces de récompense et d’observation configurables permettent un contrôle précis de la dynamique d'entraînement, tandis que des outils de journalisation et de visualisation intégrés fournissent des aperçus en temps réel des métriques de performance.