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。

MGymはPythonでマルチエージェント強化学習（MARL）環境を作成・管理するための専門的なフレームワークです。複数のエージェントを含む複雑なシナリオを定義でき、それぞれカスタマイズ可能な観測・アクション空間、報酬関数、相互作用ルールを持たせることができます。MGymは同期・非同期の実行モードをサポートし、並列とターン制のエージェントシミュレーションを提供します。Gymに似たAPI設計で、Stable Baselines、RLlib、PyTorchなどの人気RLライブラリとシームレスに連携可能です。環境のベンチマーキングや結果の可視化、パフォーマンス解析のユーティリティモジュールも備え、MARLアルゴリズムの体系的評価を容易にします。そのモジュール式アーキテクチャにより、協力的、競争的、または混合エージェントのタスクの迅速なプロトタイピングが可能であり、研究者や開発者がMARLの実験と研究を加速できます。

Poke-Envは、包括的なPythonインターフェースを提供することで、ポケモンShowdownのバトル用AIエージェントの作成と評価を合理化します。ポケモンShowdownサーバーとの通信、ゲーム状態データの解析、イベント駆動アーキテクチャを通じたターンごとの行動管理を行います。ユーザーは、リインフォースメントラーニングやヒューリスティックアルゴリズムを用いたカスタム戦略の実装のために、基本プレイヤークラスを拡張できます。システムは、バトルシミュレーション、並列マッチング、行動・報酬・結果の詳細なログ記録をサポートし、再現性のある研究を可能にします。低レベルのネットワーク通信およびパースタスクを抽象化することで、AI研究者や開発者はアルゴリズム設計、パフォーマンス調整、戦略の比較ベンチマークに集中できます。