LifelongAgentBenchは、実世界の継続的学習環境をシミュレートするよう設計されており、開発者は進化するタスクのシーケンスにわたってAIエージェントをテストできます。フレームワークは、新しいシナリオを定義し、データセットを読み込み、メモリ管理ポリシーを設定するためのプラグアンドプレイAPIを提供します。内蔵の評価モジュールは、フォワードトランスファー、バックワードトランスファー、忘却率、累積パフォーマンスなどの指標を計算します。ユーザはベースライン実装を展開したり、独自のエージェントを統合したりして、同一の設定下で直接比較できます。結果は標準化されたレポートとしてエクスポートされ、インタラクティブなグラフや表を備えています。モジュール式アーキテクチャは、カスタムデータローダーや指標、可視化プラグインの拡張をサポートし、多様な応用分野に適応可能です。

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。