PommerLearnは、研究者や開発者がPommermanゲーム環境でマルチエージェントRLボットを訓練できるようにします。人気のあるアルゴリズム（PPO、DQN）のあらかじめ用意された実装、ハイパーパラメータ用の柔軟な設定ファイル、自動ロギングとトレーニングメトリクスの可視化、モデルのチェックポイント、評価スクリプトを含みます。そのモジュール化されたアーキテクチャにより、新しいアルゴリズムの拡張、環境のカスタマイズ、PyTorchなどの標準MLライブラリとの統合が容易です。

This repository provides a complete suite of multi-agent reinforcement learning algorithms—including MADDPG, DDPG, PPO, and more—integrated with standard benchmarks like the Multi-Agent Particle Environment and OpenAI Gym. It features customizable environment wrappers, configurable training scripts, real-time logging, and performance evaluation metrics. Users can easily extend algorithms, adapt to custom tasks, and compare policies across cooperative and adversarial settings with minimal setup.