エマージング・コミュニケーション・イン・エージェンツは、多エージェントシステムが独自の通信プロトコルを開発する仕組みを研究する研究者向けのPyTorchベースのオープンソースフレームワークです。リファレンスゲーム、組合せゲーム、物体識別課題など、協調型強化学習タスクの柔軟な実装を提供しています。ユーザーはスピーカーとリスナーのエージェントアーキテクチャを定義し、語彙数やシーケンス長などのメッセージチャネルのプロパティを指定し、方策勾配や教師あり学習などのトレーニング戦略を選択します。このフレームワークには、実験の実行、通信効率性の分析、エマージング・ランゲージの可視化のためのエンドツーエンドのスクリプトが含まれます。モジュール式設計により、新しいゲーム環境やカスタム損失関数を容易に拡張可能です。研究者は公開済み研究の再現、新アルゴリズムのベンチマーク、エージェント言語の構成性と意味論の調査が行えます。