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。

Multi-Agent-AI-Models-and-Path-Planningは、古典的および現代的な経路計画手法と組み合わせたマルチエージェントシステムの開発とテストのための包括的なツールキットを提供します。A*、ダイクストラ、RRT、ポテンシャルフィールドなどのアルゴリズムの実装とカスタマイズ可能なエージェント行動モデルを含みます。シミュレーションと可視化モジュールを備え、シナリオ作成、リアルタイム監視、パフォーマンス分析がシームレスに行えます。拡張性を考慮して設計されており、新しい計画アルゴリズムやエージェント決定モデルをプラグインして、複雑な環境での協調ナビゲーションやタスク割り当てを評価できます。