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。

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。

Multiagent-Prediction-Rewardは、予測モデルと報酬分配メカニズムを統合した研究志向のフレームワークです。環境ラッパー、仲間の行動予測用ニューラルモジュール、エージェントのパフォーマンスに適応するカスタマイズ可能な報酬ルーティングロジックを含みます。リポジトリには、設定ファイル、サンプルスクリプト、評価ダッシュボードがあり、協力タスクの実験を実行できます。ユーザーは、新しい報酬関数のテスト、環境の統合、既存のマルチエージェントRLアルゴリズムと比較するためにコードを拡張できます。