Gym-Recsysは、推奨タスクをOpenAI Gym環境にラップするツールボックスで、強化学習アルゴリズムがシミュレートされたユーザーアイテム行列とステップバイステップで対話できるようにします。合成ユーザ行動生成器を提供し、一般的なデータセットの読み込みをサポートし、Precision@KやNDCGなどの標準的な推奨指標を提供します。ユーザは報酬関数、ユーザモデル、アイテムプールをカスタマイズして、異なるRLベースの推奨戦略を再現性を持って実験できます。

gym-llmは、テキストベースの環境を定義することで、LLMエージェントがプロンプトとアクションを通じて相互作用できるようにし、OpenAI Gymエコシステムを拡張します。各環境はGymのステップ、リセット、レンダリングの規約に従い、観測はテキストとして出力され、モデル生成の応答はアクションとして受け入れられます。開発者は、プロンプトテンプレート、報酬計算、終了条件を指定することで、高度な意思決定や会話型のベンチマークを作成できます。人気のRLライブラリやロギングツール、評価指標との連携により、エンドツーエンドの実験を容易に行えます。パズル解決、対話管理、構造化されたタスクのナビゲーションなど、LLMの能力を評価するための標準化された再現性のあるフレームワークを提供します。

PettingZooゲーム用の強化学習エージェントは、Pythonベースのコードライブラリであり、PettingZoo環境上でのマルチエージェントRL用のDQN、PPO、およびA2Cアルゴリズムをすぐに利用できる形で提供します。標準化されたトレーニングと評価のスクリプト、設定可能なハイパーパラメータ、TensorBoardログの統合、競争的ゲームと協力的ゲームの両方をサポートしています。研究者や開発者はリポジトリをクローンし、環境とアルゴリズムのパラメータを調整し、トレーニングセッションを実行し、メトリクスを可視化してマルチエージェントRL実験を迅速に比較・反復できます。

VacuumWorldは、マルチエージェント強化学習アルゴリズムの開発と評価を促進するためのオープンソースのシミュレーションプラットフォームです。仮想の掃除機エージェントが動作して汚れのパッチを検出・除去するグリッドベースの環境を提供し、レイアウトのカスタマイズやパラメータ調整が可能です。内部にはエージェント通信プロトコルやリアルタイムビジュアライゼーションダッシュボード、性能追跡用ログツールも用意されています。シンプルなPython APIを使えば、研究者はRLアルゴリズムを迅速に統合し、協力または競争戦略の比較や再現性のある実験が行えます。学術研究や教育向けに最適です。