Multiagent_systemは、多エージェント環境の構築と管理のための包括的なツールキットを提供します。ユーザーはカスタムシミュレーションシナリオを定義し、エージェントの行動を指定し、DQN、PPO、MADDPGなどの事前実装されたアルゴリズムを利用できます。このフレームワークは同期式と非同期式の訓練をサポートし、エージェントは同時にまたは交代で相互作用します。組み込みの通信モジュールは、協力戦略のためのメッセージパッシングを促進します。YAMLファイルを通じて実験の構成が簡素化され、結果は自動的にCSVまたはTensorBoardに記録されます。視覚化スクリプトは、エージェントの軌跡、報酬の推移、通信パターンの解釈に役立ちます。研究と生産のワークフローに設計されており、Single-machineのプロトタイプからGPUクラスター上の分散トレーニングまでシームレスにスケールします。

基本的に、RxAgent-Zooは環境やリプレイバッファ、トレーニングループからのデータイベントを観測可能なストリームとして扱うリアクティブRLフレームワークです。ユーザーは演算子を連鎖させて観測データを前処理し、ネットワークを更新し、指標を非同期に記録できます。ライブラリは並列環境サポート、設定可能なスケジューラー、人気のGymやAtariベンチマークとの統合を提供します。プラグアンドプレイAPIにより、エージェントコンポーネントのシームレスな置換が可能で、再現性のある研究、迅速な実験、スケーラブルなトレーニングワークフローを促進します。