RL-AgentsはPyTorch上に構築された研究用の強化学習フレームワークであり、値関数ベース、方策ベース、アクター-クリティック手法の人気アルゴリズムをまとめて搭載しています。本ライブラリは、モジュール化されたエージェントAPI、GPUアクセラレーション、OpenAI Gymとのシームレスな連携、ビルドインのロギング・可視化ツールを備えています。ハイパーパラメータの設定やトレーニングループのカスタマイズ、パフォーマンスのベンチマークも数行のコードで実行可能で、学術研究、プロトタイピング、産業界の実験に最適です。

Fast Reinforcement Learningは、強化学習エージェントの開発と実行を加速するために設計された専門的なPythonフレームワークです。PPO、A2C、DDPG、SACなどの人気アルゴリズムを標準装備し、高スループットのベクトル化された環境管理を組み合わせています。ユーザーはポリシーネットワークの設定、トレーニングループのカスタマイズ、大規模実験のためのGPUアクセラレーションを容易に行えます。このライブラリのモジュール設計は、OpenAI Gym環境とのシームレスな統合を保証し、研究者や実務者がさまざまな制御、ゲーム、シミュレーションタスクでエージェントのプロトタイピング、ベンチマーク、展開を行うことを可能にします。

HMASは、階層型マルチエージェントシステムの開発を可能にするオープンソースのPythonフレームワークです。エージェント階層の定義、相互通信プロトコル、環境との連携、ビルトイン訓練ループの抽象化を提供します。研究者や開発者は、HMASを使用して複雑なエージェント間の相互作用のプロトタイピング、協調ポリシーの訓練、シミュレーション環境でのパフォーマンス評価を行えます。そのモジュール式設計により、エージェント、環境、訓練戦略の拡張とカスタマイズが容易です。