このオープンソースプロジェクトは、PyTorchとUnity ML-Agentsを基盤とした完全な多エージェント強化学習フレームワークを提供します。分散型DDPGアルゴリズム、環境ラッパー、訓練スクリプトを含みます。ユーザーはエージェントのポリシー、批評ネットワーク、リプレイバッファー、並列訓練ワーカーを設定できます。ロギングフックによりTensorBoardでの監視が可能で、モジュラーコードはカスタム報酬関数や環境パラメータをサポートします。リポジトリには協力ナビゲーションタスクを示すサンプルUnityシーンが含まれ、シミュレーション内での多エージェントシナリオの拡張やベンチマークに最適です。

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。