MultiAgentModelは、マルチエージェントシナリオのためのカスタム環境とエージェントクラスを定義する統一APIを提供します。観測空間と行動空間、報酬構造、通信チャネルを指定できます。PPO、DQN、A2Cなどの人気のRLアルゴリズムに標準サポートがあり、最小限の設定で訓練が可能です。リアルタイムの可視化ツールがエージェントのインタラクションとパフォーマンス指標を監視します。モジュール式のアーキテクチャにより、新しいアルゴリズムやカスタムモジュールの統合も容易です。柔軟な設定システムによるハイパーパラメータ調整、実験追跡用のログユーティリティ、シームレスなポータビリティのためのOpenAI Gym環境との互換性も含まれています。ユーザーは共有環境で協力したり、ログインされたセッションをリプレイして分析できます。

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。