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。

DataEnvGymは、Gym API上に構築されたモジュール式でカスタマイズ可能な環境のコレクションを提供し、データ駆動型ドメインにおける強化学習研究を促進します。研究者やエンジニアは、データクリーニング、特徴工学、バッチスケジューリング、ストリーミング分析などのビルトインタスクから選択できます。このフレームワークは、人気のRLライブラリとのシームレスな統合、標準化されたベンチマーク指標、エージェントのパフォーマンス追跡用のロギングツールをサポートします。ユーザーは、複雑なデータパイプラインのモデル化や、現実的な制約下でのアルゴリズム評価のために環境を拡張または組み合わせることが可能です。

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。