Text-to-Reward fournit une pipeline pour entraîner des modèles de récompense qui transforment des descriptions de tâches basées sur du texte ou des retours en valeurs de récompense scalaires pour les agents RL. En utilisant des architectures basées sur Transformer et un fine-tuning sur des données de préférences humaines, le cadre apprend automatiquement à interpréter les instructions en langage naturel comme signaux de récompense. Les utilisateurs peuvent définir des tâches arbitraires via des invites textuelles, entraîner le modèle, puis incorporer la fonction de récompense apprise dans n'importe quel algorithme RL. Cette approche élimine le façonnage manuel des récompenses, augmente l'efficacité des échantillons et permet aux agents de suivre des instructions complexes en plusieurs étapes dans des environnements simulés ou réels.

MultiAgentSystems a été conçu pour simplifier le processus de construction et d’évaluation des applications d’apprentissage par renforcement multi-agent (MARL). La plateforme inclut des implémentations d’algorithmes de pointe tels que MADDPG, QMIX, VDN, ainsi que la formation centralisée avec une exécution décentralisée. Elle propose des wrappers d’environnement modulaires compatibles avec OpenAI Gym, des protocoles de communication pour l’interaction des agents et des utilitaires de journalisation pour suivre des métriques telles que la modulation des récompenses et les taux de convergence. Les chercheurs peuvent personnaliser l’architecture des agents, ajuster les hyperparamètres et simuler des scénarios comprenant la navigation coopérative, l’allocation de ressources et des jeux adverses. Avec un support intégré pour PyTorch, l’accélération GPU et l’intégration avec TensorBoard, MultiAgentSystems accélère l’expérimentation et la mise en place de benchmarks dans des domaines multi-agent collaboratifs et compétitifs.

Shepherding est un cadre de simulation open-source conçu pour les chercheurs et développeurs en apprentissage par renforcement afin d'étudier et d'implémenter des tâches de bergerie multi-agents. Il fournit un environnement compatible Gym où les agents peuvent apprendre à effectuer des comportements tels que faire le tour, collecter et disperser des groupes cibles dans des espaces continus ou discrets. Le cadre comprend des fonctions modulaires pour le façonnage de récompenses, la paramétrisation de l'environnement et des utilitaires de journalisation pour surveiller les performances d'entraînement. Les utilisateurs peuvent définir des obstacles, des populations d'agents dynamiques et des politiques personnalisées en utilisant TensorFlow ou PyTorch. Les scripts de visualisation génèrent des tracés de trajectoires et des enregistrements vidéo des interactions des agents. La conception modulaire de Shepherding permet une intégration transparente avec les bibliothèques RL existantes, facilitant la reproductibilité des expériences, le benchmarking de stratégies de coordination innovantes et le prototypage rapide de solutions de bergerie basées sur l'IA.