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。

EthLisbonは、Ethereumスマートコントラクトと連携してオークションや入札、取引を自動的に行う使いやすい自律エージェントアーキテクチャを提供します。オンチェーンのイベントを監視し、オフチェーンのデータフィードを処理し、設定可能なパラメータに基づいてカスタマイズした戦略を実行します。モジュラーコードベースにより、開発者はスキルを拡張し、追加のオラクルを統合し、複数のエージェントをデプロイできます。再試行と状態管理メカニズムにより耐障害性を確保し、内蔵のロギングおよび監視ツールによりリアルタイムでエージェントの運用状況を把握できます。