HFO_DQNは、PythonとTensorFlowを組み合わせて、Deep Q-Networkを使用したサッカーエージェント訓練のための完全なパイプラインを提供します。ユーザーはリポジトリをクローンし、HFOシミュレータやPythonライブラリを含む依存関係をインストールし、YAMLファイルで訓練パラメータを設定できます。このフレームワークは、経験再生、ターゲットネットワークの更新、ε-greedy探索、ハーフフィールドオフェンス向けの報酬調整を実装しています。エージェント訓練、性能ログ記録、評価マッチ、結果のプロット用スクリプトを備えています。モジュール式のコード構造により、カスタムニューラルネットアーキテクチャ、代替RLアルゴリズム、マルチエージェントコーディネーションの統合が可能です。出力には訓練されたモデル、性能指標、挙動の可視化が含まれ、強化学習やマルチエージェントシステムの研究を促進します。

SoccerAgentは、最先端のマルチエージェント強化学習（MARL）技術を用いて自律型サッカーエージェントを開発・訓練するための専門的なAIフレームワークです。これにより、2Dまたは3D環境で現実的なサッカーマッチをシミュレートし、報酬関数の定義やプレイヤー属性のカスタマイズ、戦術の実装が可能です。ユーザはPPO、DDPG、MADDPGなどの一般的なRLアルゴリズムを内蔵モジュール経由で統合でき、ダッシュボードを通じて訓練の進行を監視し、リアルタイムでエージェントの挙動を可視化できます。このフレームワークは攻撃、防御、調整プロトコルのためのシナリオベースの訓練をサポートします。拡張性のあるコードベースと詳細なドキュメントにより、SoccerAgentは研究者や開発者がチームダイナミクスを分析し、AI駆動のプレイ戦略を改良できるようにします。