Flocking Multi-Agentは、群れの知能を示す自律エージェントをシミュレートするモジュール式ライブラリを提供します。コヒージョン、セパレーション、アラインメントの基本的な操舵行動と、障害物回避、動的ターゲット追跡を含みます。PythonとPygameを用いてビジュアル化し、近隣半径、最大速度、回転力などのパラメータ調整が可能です。カスタム行動関数やロボットやゲームエンジンへの統合フックを通じて拡張性も持たせられ、多様なAIやロボティクス、ゲーム開発、学術研究に理想的です。これらのシンプルな局所ルールが複雑なグローバル形成を如何に導くかを示します。

MARTI（Multi-Agent Reinforcement Learning Toolkit and Interface）は、研究志向のフレームワークであり、多エージェントRLアルゴリズムの開発、評価、ベンチマーキングを合理化します。ユーザーがカスタム環境、エージェントポリシー、報酬体系、および通信プロトコルを設定できるプラグアンドプレイ構造を提供します。MARTIは、人気の深層学習ライブラリと統合されており、GPUアクセラレーションと分散訓練をサポートし、詳細なログやパフォーマンス分析のためのビジュアリゼーションを生成します。モジュール設計により、新しいアプローチの迅速なプロトタイピングと、標準のベースラインとの体系的比較が可能となり、自律システム、ロボット工学、ゲームAI、および協調型の多エージェントシナリオ向けの学術研究やパイロットプロジェクトに最適です。

このプロジェクトは、協調ロボットチームを開発、シミュレーション、および展開するためのモジュール式Pythonプラットフォームを提供します。中心的な仕組みは、分散制御戦略を実装し、ロボットが状態情報を共有し、中央の調整者なしに共同でタスクを割り当てられるようにします。システムには、経路計画、衝突回避、環境マッピング、および動的タスクスケジューリングのための内蔵モジュールがあります。開発者は提供されるインターフェースを拡張して新たなアルゴリズムを統合し、設定ファイルを通じて通信プロトコルを調整し、シミュレーション環境でロボットの動作を可視化できます。ROSと互換性があり、シミュレーションから実ハードウェアへのシームレスな移行をサポートします。このフレームワークは、群制御、協調探索、倉庫自動化実験のための再利用可能なコンポーネントを提供し、研究を加速させます。

NeuralABMは、PyTorchを利用したオープンソースのPythonライブラリで、ニューラルネットワークをエージェントモデルに統合します。ユーザーは、ニューラルモジュールとしてエージェントのアーキテクチャを指定し、環境ダイナミクスを定義し、シミュレーションステップ全体での逆伝播を用いてエージェントの行動を訓練できます。フレームワークは、カスタム報酬信号、カリキュラム学習、および同期・非同期の更新をサポートし、出現する現象の研究を可能にします。ロギング、可視化、データセットエクスポートのユーティリティを備え、研究者や開発者はエージェントのパフォーマンスを分析し、モデルのデバッグやシミュレーション設計の反復ができます。NeuralABMは、社会科学、経済学、ロボティクス、ゲームNPCのAI駆動行動において、強化学習とABMを組み合わせることを容易にします。環境カスタマイズのためのモジュール式コンポーネント、多エージェント間の相互作用をサポートし、外部データセットやAPIをリアルワールドのシミュレーションに統合するフックも提供します。オープンな設計は、明確な実験設定とバージョン管理の連携により、再現性とコラボレーションを促進します。

NKCマルチエージェントモデルは、研究者や開発者にマルチエージェント強化学習システムの設計、訓練、評価のための包括的なツールキットを提供します。カスタムエージェントポリシー、環境の動作、および報酬構造を定義できるモジュラーアーキテクチャを特徴としています。OpenAI Gymとのシームレスな統合により迅速なプロトタイピングが可能であり、TensorFlowとPyTorchのサポートにより学習バックエンドの選択に柔軟性を持たせています。このフレームワークには、経験リプレイ、集中型訓練と分散型実行、複数GPUでの分散訓練のユーティリティが含まれています。拡張されたロギングとビジュアライゼーションモジュールはパフォーマンスメトリクスをキャプチャし、ベンチマークとハイパーパラメータ調整を支援します。協力、競争、および混合動機シナリオの設定を簡素化し、NKCマルチエージェントモデルは自律車両、ロボット群、ゲームAIなどの分野での実験を加速させます。

CASAは、Robot Operating System（ROS）エコシステム上に構築されたモジュール式でプラグアンドプレイ可能な自律性フレームワークとして設計されています。各ロボットがローカルプランナーとビヘイビアツリーノードを動かし、共有のブラックボードに世界状態を公開する、分散型アーキテクチャを特徴とします。タスク割り当ては、ロボットの能力と利用可能性に基づいてミッションを割り当てるオークション方式のアルゴリズムによって処理されます。通信層は、マルチロボットネットワーク上の標準ROSメッセージを使用し、エージェント間を同期します。開発者はミッションパラメータのカスタマイズ、センサードライバの統合、ビヘイビアライブラリの拡張が可能です。CASAは、シナリオシミュレーション、リアルタイム監視、ロギングツールをサポートします。その拡張性により、研究チームは新しい協調アルゴリズムを試験し、無人地上車両や空中ドローンを含む多様なロボットプラットフォームへのシームレスな展開を実現します。

Patrolling-Zooは、Pythonでマルチエージェント巡回タスクを作成・実験できる柔軟なフレームワークを提供します。ライブラリには、監視、モニタリング、カバレッジシナリオをシミュレーションする、多様なグリッドベースとグラフベースの環境が含まれています。ユーザーはエージェントの数、マップサイズ、トポロジー、報酬関数、観測空間を設定可能です。PettingZooとGym APIとの互換性により、一般的な強化学習アルゴリズムとのシームレスな統合をサポートします。この環境は、一定の設定の下でMARL手法のベンチマークと比較を容易にします。標準化されたシナリオと新しいものをカスタマイズするツールを提供することで、Patrolling-Zooは自律ロボティクス、セキュリティ監視、捜索救助操作、多エージェント協調戦略を用いた効率的なエリアカバレッジの研究を加速させます。