Mean-Field MARLは、平均場多エージェント強化学習アルゴリズムの実装と評価のための堅牢なPythonフレームワークを提供します。隣接エージェントの平均効果をモデル化し、大規模なエージェント間の相互作用を近似するために平均場Q学習を利用します。環境ラッパー、エージェントポリシーモジュール、学習ループ、評価指標を含み、数百のエージェントによるスケーラブルな訓練を可能にします。GPUアクセラレーションのためにPyTorchをベースとし、Particle WorldやGridworldのようなカスタマイズ可能な環境をサポートします。モジュール式設計により、新しいアルゴリズムの追加が容易で、内蔵のロギングとMatplotlibによる視覚化ツールは、報酬、損失曲線、平均場分布の追跡を行います。例スクリプトやドキュメントは、セットアップ、実験設定、結果分析を案内し、大規模マルチエージェントシステムの研究とプロトタイピングに理想的です。

AcmeはPythonベースのフレームワークで、強化学習エージェントの開発と評価を簡素化します。事前構築済みのエージェント実装（例：DQN、PPO、SAC）、環境ラッパー、リプレイバッファ、分散実行エンジンを提供します。研究者はこれらのコンポーネントを組み合わせて新しいアルゴリズムのプロトタイピングを行い、内蔵のロギングを利用してトレーニングメトリクスを監視し、大規模な実験にスケーラブルな分散パイプラインを活用できます。AcmeはTensorFlowおよびJAXと連携し、OpenAI Gymインターフェースを通じたカスタム環境のサポート、チェックポイント作成、評価、ハイパーパラメータ設定のユーティリティも含みます。