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.

CommNet est une bibliothèque orientée recherche qui implémente l'architecture CommNet, permettant à plusieurs agents de partager des états cachés à chaque étape et d'apprendre à coordonner leurs actions dans des environnements coopératifs. Elle inclut des définitions de modèles PyTorch, des scripts d'entraînement et d'évaluation, des wrappers d'environnement pour OpenAI Gym et des utilitaires pour personnaliser les canaux de communication, le nombre d'agents et la profondeur du réseau. Chercheurs et développeurs peuvent utiliser CommNet pour prototyper et benchmarker des stratégies de communication inter-agent sur des tâches de navigation, de poursuite–évasion et de collecte de ressources.