Shepherdingは、マルチエージェントの牧羊タスクを研究・実装するためのオープンソースのシミュレーションフレームワークです。Gym互換の環境を提供し、エージェントは連続または離散空間でターゲットグループを追跡、収集、分散させる行動を学習できます。フレームワークにはモジュール式の報酬調整関数、環境パラメータ化、トレーニングパフォーマンス監視のためのロギングユーティリティが含まれています。ユーザーはTensorFlowやPyTorchを用いて障害物や動的エージェント群、カスタムポリシーを定義できます。可視化スクリプトは軌跡のプロットやエージェントのやり取りの動画記録を生成します。Shepherdingのモジュール式設計により、既存のRLライブラリとシームレスに統合でき、再現性のある実験や新しい協調戦略のベンチマーク、AI駆動の牧羊ソリューションの迅速なプロトタイピングを可能にします。

Code as Policiesは、コードを使用してポリシー生成を自動化するためのフレームワークを提供します。これは、ユーザーがカスタムルールを定義し、彼らの仕様に基づいて準拠したポリシーを生成するのをサポートします。このシステムは、ポリシー作成プロセスを簡素化するだけでなく、ポリシー実施における正確性と一貫性を保証します。