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。

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。

VMASは、深層強化学習を用いたマルチエージェントシステムの構築と訓練のための総合ツールキットです。GPUを用いた複数の環境インスタンスの並列シミュレーションをサポートし、高スループットのデータ収集とスケーラブルな訓練を可能にします。PPO、MADDPG、QMIX、COMAなどの人気MARLアルゴリズムの実装と、迅速なプロトタイピングのためのモジュール式のポリシーと環境インターフェースを含みます。フレームワークは、分散実行を伴う集中訓練（CTDE）を促進し、カスタマイズ可能な報酬調整、観測空間、ログ記録やビジュアライゼーションのためのコールバックフックを提供します。そのモジュール設計により、PyTorchモデルや外部環境とのシームレスな統合を実現し、ロボット工学、交通制御、資源配分、ゲームAIシナリオなどにおける協力、競争、混合動機のタスクの研究に最適です。