CybMASDEを使えば、研究者や開発者はディープ強化学習を用いたマルチエージェントシミュレーションの構築、設定、実行が可能です。カスタムシナリオの作成、エージェントの役割や報酬関数の定義、標準またはカスタムRLアルゴリズムの組み込みも行えます。このフレームワークは、環境サーバ、ネットワークエージェントインタフェース、データコレクター、レンダリングユーティリティを含みます。並列訓練、リアルタイム監視、モデルのチェックポイント化をサポートし、モジュール式アーキテクチャにより、新しいエージェント、観測空間、訓練戦略のシームレスな統合が可能です。協調制御、群行動、リソース割り当てなどの多エージェント使用例の実験を加速します。

マルチエージェントアーキテクチャは、共有目標に向けて協働する複数のAIエージェントを定義、登録、調整するための拡張性が高くスケーラブルなプラットフォームを提供します。メッセージブローカー、ライフサイクル管理、動的エージェント生成、カスタマイズ可能な通信プロトコルを含みます。開発者は、データフェッチャー、NLPプロセッサー、意思決定者などの専門的なエージェントを構築し、コアランタイムにプラグインとして組み込むことで、データ集約や自律的な意思決定ワークフローなどのタスクに対応できます。モジュラー設計によりプラグイン拡張が可能で、既存のMLモデルやAPIとも連携します。