HMAS est un cadre open-source en Python permettant le développement de systèmes hiérarchiques multi-agents. Il offre des abstractions pour définir des hiérarchies d'agents, des protocoles de communication inter-agents, l'intégration d'environnements, et des boucles d'entraînement intégrées. Rechercheurs et développeurs peuvent utiliser HMAS pour prototyper des interactions complexes entre agents, entraîner des politiques coordonnées et évaluer la performance dans des environnements simulés. Son design modulaire facilite l'extension et la personnalisation des agents, environnements et stratégies d'entraînement.

Trainable Agents est conçu comme une boîte à outils modulaire et extensible pour le développement rapide et la formation d'agents IA alimentés par des modèles de langage avancés. Le framework abstrait des composants clés tels que les environnements d'interaction, les interfaces de politique et les boucles de rétroaction, permettant aux développeurs de définir des tâches, de fournir des démonstrations et d'implémenter des fonctions de récompense en toute simplicité. Avec la prise en charge intégrée d'OpenAI GPT et Anthropic Claude, la bibliothèque facilite la mémorisation d'expérience, la formation par lots et l'évaluation des performances. Trainable Agents comprend également des utilitaires pour la journalisation, le suivi des métriques et l'exportation des politiques entraînées pour le déploiement. Que ce soit pour créer des chatbots conversationnels, automatiser des flux de travail ou mener des recherches, ce framework rationalise l'ensemble du cycle de vie, du prototype à la production, dans un package Python unifié.

RL-Agents est un framework d'apprentissage par renforcement de niveau recherche construit sur PyTorch qui regroupe des algorithmes RL populaires dans les méthodes basées sur la valeur, la politique et l'acteur-critique. La bibliothèque dispose d'une API d'agent modulaire, d'une accélération GPU, d'une intégration transparente avec OpenAI Gym et d'outils intégrés de journalisation et de visualisation. Les utilisateurs peuvent configurerles hyperparamètres, personnaliser les boucles d'entraînement et mesurer les performances avec quelques lignes de code, rendant RL-Agents idéal pour la recherche académique, le prototypage et l'expérimentation industrielle.

Fast Reinforcement Learning est un framework Python spécialisé visant à accélérer le développement et l'exécution d'agents d'apprentissage par renforcement. Il offre une prise en charge prête à l'emploi pour des algorithmes populaires tels que PPO, A2C, DDPG et SAC, associée à une gestion d'environnements vectorisés à haut débit. Les utilisateurs peuvent facilement configurer des réseaux de politiques, personnaliser des boucles d'apprentissage et exploiter l'accélération GPU pour des expérimentations à grande échelle. La conception modulaire de la bibliothèque assure une intégration transparente avec les environnements OpenAI Gym, permettant aux chercheurs et praticiens de prototyper, de benchmarker et de déployer des agents dans une variété de tâches de contrôle, de jeux et de simulation.