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。

RL Shooterは、ViZDoomとOpenAI Gym APIを統合したPythonベースのフレームワークで、FPSゲーム向けの柔軟な強化学習環境を作り出します。ユーザーは、ナビゲーション、ターゲット検出、射撃タスクを訓練するためのカスタムシナリオ、マップ、報酬構造を定義できます。設定可能な観察フレーム、アクションスペース、ロギング機能により、Stable BaselinesやRLlibなどの人気深層RLライブラリをサポートし、パフォーマンスの追跡と実験の再現性を可能にします。