Cooperative Search Environmentは、離散格子空間と連続空間の両方で協力検索タスクに最適化された柔軟でgym互換のマルチエージェント強化学習環境を提供します。エージェントは部分観測の下で動作し、カスタマイズ可能な通信トポロジーに基づいて情報を共有できます。フレームワークは、探索と救助、動的ターゲット追跡、協調マッピングなどの事前定義されたシナリオをサポートし、カスタム環境や報酬構造を定義するためのAPIを備えています。Stable Baselines3やRay RLlibなどの人気RLライブラリとシームレスに統合され、性能分析用のロギングユーティリティやリアルタイム監視用のビジュアルツールも含まれます。研究者は、格子のサイズ、エージェントの数、センサー範囲、報酬共有メカニズムを調整して、協調戦略を評価し、新しいアルゴリズムを効果的にベンチマークできます。

CrewAI-Learningは、多エージェント強化学習プロジェクトを効率化するためのオープンソースライブラリです。環境のスキャフォールディング、モジュール式のエージェント定義、カスタマイズ可能な報酬関数、DQN、PPO、A3Cなど協調タスク向けに適応した内蔵アルゴリズムを提供します。ユーザーはシナリオ定義、トレーニングループ管理、メトリック記録、結果の可視化が可能です。フレームワークはエージェントチームと報酬共有戦略の動的設定をサポートし、さまざまなドメインで協調AIソリューションのプロトタイピング、評価、最適化を容易にします。

MARL-DPPは、決定点過程（DPP）を用いて多様性を強制するマルチエージェント強化学習（MARL）を可能にするオープンソースのフレームワークです。従来のMARLアプローチは、しばしばポリシーが似た行動へ収束してしまう問題があり、MARL-DPPはこれをDPPベースの指標を取り入れることで、エージェントが多様な行動分布を維持できるよう支援します。ツールキットは、DPPを訓練目的、ポリシーサンプリング、探索管理に組み込むためのモジュール化されたコードを提供します。標準のOpenAI Gym環境やMulti-Agent Particle Environment（MPE）との即時連携、ハイパーパラメータ管理、ロギング、多様性指標の可視化ツールも備えています。研究者は、多様性制約が協調タスク、資源配分、競争ゲームに与える影響を評価できます。拡張性の高い設計により、カスタム環境や高度なアルゴリズムの導入も容易で、新しいMARL-DPPバリアントの探索を促進します。

MARL Simulatorは、効率的かつスケーラブルなマルチエージェント強化学習（MARL）アルゴリズムの開発を促進するために設計されています。PyTorchの分散バックエンドを利用して、複数のGPUまたはノード間で並列トレーニングを行うことができ、実験の実行時間を大幅に短縮します。シミュレーターは、協調ナビゲーション、プレイヤー対プレイヤー、グリッドワールドなどの標準ベンチマークシナリオと、ユーザー定義のカスタム環境をサポートするモジュール式の環境インターフェイスを提供します。エージェントは、アクションの調整、観測の共有、および報酬の同期にさまざまな通信プロトコルを利用できます。設定可能な報酬と観測空間により、トレーニング動態の詳細な制御が可能です。内蔵のログ記録と可視化ツールにより、パフォーマンス指標のリアルタイムの洞察を提供します。

MARO（Multi-Agent Resource Optimization）は、サプライチェーン、ロジスティクス、リソース管理シナリオにおいてマルチエージェント強化学習エージェントの開発と評価をサポートするPythonベースのフレームワークです。インベントリ管理、トラックスケジューリング、クロスドッキング、コンテナレンタル等の環境テンプレートを含みます。MAROは統一されたエージェントAPI、実験記録用のビルトイントラッカー、大規模訓練のための並列シミュレーション機能、性能分析用の可視化ツールを提供します。モジュール式で拡張性があり、一般的なRLライブラリと連携可能で、再現性のある研究とAI駆動の最適化ソリューションの迅速なプロトタイピングを実現します。

MARTI（Multi-Agent Reinforcement Learning Toolkit and Interface）は、研究志向のフレームワークであり、多エージェントRLアルゴリズムの開発、評価、ベンチマーキングを合理化します。ユーザーがカスタム環境、エージェントポリシー、報酬体系、および通信プロトコルを設定できるプラグアンドプレイ構造を提供します。MARTIは、人気の深層学習ライブラリと統合されており、GPUアクセラレーションと分散訓練をサポートし、詳細なログやパフォーマンス分析のためのビジュアリゼーションを生成します。モジュール設計により、新しいアプローチの迅速なプロトタイピングと、標準のベースラインとの体系的比較が可能となり、自律システム、ロボット工学、ゲームAI、および協調型の多エージェントシナリオ向けの学術研究やパイロットプロジェクトに最適です。

Mavaは、マルチエージェント強化学習システムの開発、訓練、評価のためのJAXベースのオープンソースライブラリです。 MAPPOやMADDPGなどの協調・競合アルゴリズムをあらかじめ実装し、単一ノードや分散ワークフローをサポートする設定可能なトレーニングループを備えています。研究者はPettingZooから環境をインポートしたり、カスタム環境を定義したりして、政策最適化、リプレイバッファ管理、指標ロギングのためのモジュールを利用できます。フレームワークの柔軟な設計により、新しいアルゴリズムやカスタム観測空間、報酬構造のシームレスな統合が可能です。JAXの自動ベクトル化とハードウェア加速機能を活用し、効率的な大規模実験と、多様なマルチエージェントシナリオでの再現性のあるベンチマークを保証します。

Multi-Agent Minersは、複数の自律型鉱夫エージェントが移動、掘削、資源収集をしながら互いに相互作用するグリッドの世界を提供します。設定可能な地図サイズ、エージェント数、報酬構造をサポートし、競争または協力シナリオの作成を可能にします。このフレームワークは、PettingZooを通じて人気のRLライブラリと連携し、リセット、ステップ、レンダリングの標準APIを提供します。可視化モードとロギングサポートにより行動と結果の分析を支援し、研究、教育、アルゴリズムのベンチマークに最適です。

このオープンソースプロジェクトは、PyTorchとUnity ML-Agentsを基盤とした完全な多エージェント強化学習フレームワークを提供します。分散型DDPGアルゴリズム、環境ラッパー、訓練スクリプトを含みます。ユーザーはエージェントのポリシー、批評ネットワーク、リプレイバッファー、並列訓練ワーカーを設定できます。ロギングフックによりTensorBoardでの監視が可能で、モジュラーコードはカスタム報酬関数や環境パラメータをサポートします。リポジトリには協力ナビゲーションタスクを示すサンプルUnityシーンが含まれ、シミュレーション内での多エージェントシナリオの拡張やベンチマークに最適です。

multiagent-envは、マルチエージェント強化学習環境の作成と評価を簡素化するためのオープンソースのPythonライブラリです。エージェント数、アクションと観測の空間、報酬関数、環境のダイナミクスを指定して、協力的および対立的なシナリオを定義できます。リアルタイムのビジュアライゼーション、カスタマイズ可能なレンダリング、Stable BaselinesやRLlibなどのPythonベースのRLフレームワークとの容易な統合をサポートします。モジュール式設計により、新しいシナリオの迅速なプロトタイピングとマルチエージェントアルゴリズムの簡単なベンチマークが可能です。

multiagent_envsは、マルチエージェント強化学習の研究開発向けに設計されたモジュール式のPython環境群です。協調ナビゲーション、捕食者-獲物、社会的ジレンマ、競争アリーナなどのシナリオを含みます。各環境ではエージェント数や観測特徴、報酬関数、衝突ダイナミクスを設定可能です。フレームワークはStable BaselinesやRLlibなどの人気RLライブラリとシームレスに統合されており、ベクトル化された学習ループ、並列実行、ログ記録が容易です。既存シナリオの拡張や新規作成もAPIを通じて容易に行え、MADDPG、QMIX、PPOなどのアルゴリズムを用いた実験を一貫した再現性のある環境で加速します。

スケーラブルMADDPGは、研究指向のマルチエージェント強化学習フレームワークであり、MADDPGアルゴリズムのスケーラブルな実装を提供します。訓練中は集中批評家、実行時は独立したアクターを特徴とし、安定性と効率性を高めています。このライブラリには、カスタム環境の定義、ネットワークアーキテクチャの設定、ハイパーパラメータの調整用のPythonスクリプトが含まれます。ユーザは複数のエージェントを並列して訓練し、指標を監視し、学習曲線を可視化できます。また、OpenAI Gymに似た環境とGPUアクセラレーション（TensorFlowサポート）もサポートしており、モジュール式コンポーネントにより、協力、競争、または混合のマルチエージェントタスクに対して柔軟な実験と迅速な試作、ベンチマークを可能にします。

AutoDRIVE Cooperative MARLは、自律走行タスクのために協調型マルチエージェント強化学習（MARL）ポリシーを訓練・展開するためのオープンソースフレームワークです。交差点、高速道路のプラトゥーニング、合流シナリオなどの交通シナリオをモデル化するために、リアルなシミュレータと連携します。このフレームワークは、中心型訓練と分散型実行を実装し、交通の効率と安全性を最大化する共有ポリシーを学習することを可能にします。ユーザーは環境パラメータを設定し、既存のMARLアルゴリズムを選択し、訓練の進行状況を可視化し、エージェントの協調性能をベンチマークできます。

DeepMind MAS Environmentは、マルチエージェント強化学習タスクの構築とシミュレーションのための標準化されたインターフェースを提供するPythonライブラリです。エージェントの数を設定し、観測および行動空間を定義し、報酬構造をカスタマイズできます。フレームワークはエージェント間通信チャネル、パフォーマンスロギング、レンダリング機能をサポートします。研究者はTensorFlowやPyTorchなどの人気RLライブラリとシームレスに統合し、新しいアルゴリズムのベンチマーク、通信プロトコルのテスト、離散および連続制御ドメインの解析が可能です。

DEf-MARL（分散型実行フレームワーク）は、中央コントローラーなしで協調エージェントを実行・訓練する堅牢なインフラを提供します。ピアツーピア通信プロトコルを活用してエージェント間でポリシーや観測情報を共有し、ローカルなインタラクションを通じて協調を実現します。このフレームワークは、PyTorchやTensorFlowなどの一般的なRLツールキットとシームレスに連携し、カスタマイズ可能な環境ラッパー、分散ロールアウト収集、および勾配同期モジュールを提供します。ユーザーはエージェント固有の観測空間、報酬関数、および通信トポロジーを定義可能です。DEf-MARLは動的なエージェントの追加・削除をサポートし、重要な状態をノード間で複製することでフォールトトレランスを確保し、探索と利用のバランスをとるための適応的な通信スケジューリングも行います。環境のシミュレーションの並列化と中央のボトルネック削減によりトレーニングを加速し、大規模なMARL研究や産業シミュレーションに適しています。

MADDPG-Kerasは、Kerasに実装されたMADDPGアルゴリズムを用いて、マルチエージェント強化学習の研究のための包括的なフレームワークを提供します。連続アクション空間、複数のエージェント、OpenAI Gymの標準環境をサポートします。研究者と開発者は、ニューラルネットワークのアーキテクチャ、トレーニングのハイパーパラメータ、報酬関数を設定し、組み込みのロギングとモデルのチェックポイント保存機能を使って実験を実行し、マルチエージェントのポリシー学習と比較を高速化できます。

Mean-Field MARLは、平均場多エージェント強化学習アルゴリズムの実装と評価のための堅牢なPythonフレームワークを提供します。隣接エージェントの平均効果をモデル化し、大規模なエージェント間の相互作用を近似するために平均場Q学習を利用します。環境ラッパー、エージェントポリシーモジュール、学習ループ、評価指標を含み、数百のエージェントによるスケーラブルな訓練を可能にします。GPUアクセラレーションのためにPyTorchをベースとし、Particle WorldやGridworldのようなカスタマイズ可能な環境をサポートします。モジュール式設計により、新しいアルゴリズムの追加が容易で、内蔵のロギングとMatplotlibによる視覚化ツールは、報酬、損失曲線、平均場分布の追跡を行います。例スクリプトやドキュメントは、セットアップ、実験設定、結果分析を案内し、大規模マルチエージェントシステムの研究とプロトタイピングに理想的です。

Selective Reincarnationは、マルチエージェント強化学習に特化したダイナミックな集団ベースのトレーニングメカニズムを導入します。各エージェントのパフォーマンスは、事前に定められた閾値と定期的に評価されます。エージェントのパフォーマンスが閾値を下回る場合、その重みは現在の最高パフォーマーの重みにリセットされ、実績のある行動を再現します。この方法は、パフォーマンスが低いエージェントのみをリセットすることで多様性を維持し、破壊的なリセットを最小限に抑えつつ、高報酬ポリシーへの探索を導きます。ニューラルネットワークパラメータのターゲットヘリテージ（選択的継承）を可能にすることで、バリアンスを低減し、協力型や競争型の環境での収束を促進します。PyTorchベースのアルゴリズムとシームレスに連携し、評価頻度、選択基準、リセット戦略の調整可能なハイパーパラメータを含みます。

Patrolling-Zooは、Pythonでマルチエージェント巡回タスクを作成・実験できる柔軟なフレームワークを提供します。ライブラリには、監視、モニタリング、カバレッジシナリオをシミュレーションする、多様なグリッドベースとグラフベースの環境が含まれています。ユーザーはエージェントの数、マップサイズ、トポロジー、報酬関数、観測空間を設定可能です。PettingZooとGym APIとの互換性により、一般的な強化学習アルゴリズムとのシームレスな統合をサポートします。この環境は、一定の設定の下でMARL手法のベンチマークと比較を容易にします。標準化されたシナリオと新しいものをカスタマイズするツールを提供することで、Patrolling-Zooは自律ロボティクス、セキュリティ監視、捜索救助操作、多エージェント協調戦略を用いた効率的なエリアカバレッジの研究を加速させます。