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。

alaamohebによるマルチエージェント強化学習は、共有環境下で複数のエージェントの開発、訓練、評価を促進するための包括的なオープンソースライブラリです。DQN、PPO、MADDPGなどの価値基盤・方針基盤のアルゴリズムのモジュール化された実装を含みます。リポジトリはOpenAI Gym、Unity ML-Agents、StarCraftマルチエージェントチャレンジと統合でき、研究シナリオや現実世界に着想を得たシナリオの両方で実験が可能です。YAML ベースの設定、記録ユーティリティ、可視化ツールにより、学習過程のモニタリング、ハイパーパラメータの調整、さまざまなアルゴリズムの比較が容易です。このフレームワークは、協力的、競争的、混合型のマルチエージェントタスクの実験を促進し、再現性のある研究とベンチマークを効率化します。