VMAS est une boîte à outils complète pour construire et entraîner des systèmes multi-agents utilisant l'apprentissage par renforcement profond. Il supporte la simulation parallèle sur GPU de centaines d'instances d'environnement, permettant une collecte de données à haut débit et un entraînement évolutif. VMAS inclut des implémentations des algorithmes MARL populaires tels que PPO, MADDPG, QMIX et COMA, avec des interfaces modulaires pour la politique et l'environnement pour une prototypage rapide. Le cadre facilite la formation centralisée avec exécution décentralisée (CTDE), propose une personnalisation du façonnage des récompenses, des espaces d'observation et des hooks de rappel pour la journalisation et la visualisation. Avec sa conception modulaire, VMAS s'intègre parfaitement avec les modèles PyTorch et les environnements externes, ce qui en fait un choix idéal pour la recherche dans les tâches coopératives, compétitives et à motivations mixtes en robotique, gestion du trafic, allocation des ressources et scénarios d'IA de jeux.

Aurora Innovation se spécialise dans la création de technologies d'IA à la pointe pour les véhicules autonomes. Leurs systèmes exploitent l'apprentissage profond et la robotique pour améliorer la perception, la planification et le contrôle, permettant aux voitures de naviguer en toute sécurité et efficacement dans diverses conditions. Le logiciel d'Aurora s'intègre aux plateformes de véhicules existantes, offrant aux fabricants une voie fiable vers l'autonomie tout en se concentrant sur les tests du monde réel et la sécurité.

Embedded BDI fournit un moteur complet pour le cycle de vie BDI : il modélise les croyances d'un agent sur son environnement, gère l'évolution des désirs ou objectifs, choisit des intentions dans une bibliothèque de plans, et exécute des comportements en temps réel. Le cadre comprend des modules pour le stockage de la base de croyances, la définition de la bibliothèque de plans, le déclenchement d'événements et le contrôle de la concurrence, spécialement conçu pour les microcontrôleurs à mémoire limitée. Avec une API simple, les développeurs peuvent annoter les croyances, spécifier des désirs et implémenter des plans dans le code. Son ordonnanceur gère l'exécution prioritaire des intentions et s'intègre avec les interfaces matérielles pour capteurs, actionneurs et communication réseau, ce qui le rend idéal pour les appareils IoT autonomes, robots mobiles et contrôleurs industriels.