Cooperative Search Environmentは、離散格子空間と連続空間の両方で協力検索タスクに最適化された柔軟でgym互換のマルチエージェント強化学習環境を提供します。エージェントは部分観測の下で動作し、カスタマイズ可能な通信トポロジーに基づいて情報を共有できます。フレームワークは、探索と救助、動的ターゲット追跡、協調マッピングなどの事前定義されたシナリオをサポートし、カスタム環境や報酬構造を定義するためのAPIを備えています。Stable Baselines3やRay RLlibなどの人気RLライブラリとシームレスに統合され、性能分析用のロギングユーティリティやリアルタイム監視用のビジュアルツールも含まれます。研究者は、格子のサイズ、エージェントの数、センサー範囲、報酬共有メカニズムを調整して、協調戦略を評価し、新しいアルゴリズムを効果的にベンチマークできます。

エマージング・コミュニケーション・イン・エージェンツは、多エージェントシステムが独自の通信プロトコルを開発する仕組みを研究する研究者向けのPyTorchベースのオープンソースフレームワークです。リファレンスゲーム、組合せゲーム、物体識別課題など、協調型強化学習タスクの柔軟な実装を提供しています。ユーザーはスピーカーとリスナーのエージェントアーキテクチャを定義し、語彙数やシーケンス長などのメッセージチャネルのプロパティを指定し、方策勾配や教師あり学習などのトレーニング戦略を選択します。このフレームワークには、実験の実行、通信効率性の分析、エマージング・ランゲージの可視化のためのエンドツーエンドのスクリプトが含まれます。モジュール式設計により、新しいゲーム環境やカスタム損失関数を容易に拡張可能です。研究者は公開済み研究の再現、新アルゴリズムのベンチマーク、エージェント言語の構成性と意味論の調査が行えます。

Multi-Agent Minersは、複数の自律型鉱夫エージェントが移動、掘削、資源収集をしながら互いに相互作用するグリッドの世界を提供します。設定可能な地図サイズ、エージェント数、報酬構造をサポートし、競争または協力シナリオの作成を可能にします。このフレームワークは、PettingZooを通じて人気のRLライブラリと連携し、リセット、ステップ、レンダリングの標準APIを提供します。可視化モードとロギングサポートにより行動と結果の分析を支援し、研究、教育、アルゴリズムのベンチマークに最適です。

multiagent-envは、マルチエージェント強化学習環境の作成と評価を簡素化するためのオープンソースのPythonライブラリです。エージェント数、アクションと観測の空間、報酬関数、環境のダイナミクスを指定して、協力的および対立的なシナリオを定義できます。リアルタイムのビジュアライゼーション、カスタマイズ可能なレンダリング、Stable BaselinesやRLlibなどのPythonベースのRLフレームワークとの容易な統合をサポートします。モジュール式設計により、新しいシナリオの迅速なプロトタイピングとマルチエージェントアルゴリズムの簡単なベンチマークが可能です。

RL Shooterは、ViZDoomとOpenAI Gym APIを統合したPythonベースのフレームワークで、FPSゲーム向けの柔軟な強化学習環境を作り出します。ユーザーは、ナビゲーション、ターゲット検出、射撃タスクを訓練するためのカスタムシナリオ、マップ、報酬構造を定義できます。設定可能な観察フレーム、アクションスペース、ロギング機能により、Stable BaselinesやRLlibなどの人気深層RLライブラリをサポートし、パフォーマンスの追跡と実験の再現性を可能にします。

AutoDRIVE Cooperative MARLは、自律走行タスクのために協調型マルチエージェント強化学習（MARL）ポリシーを訓練・展開するためのオープンソースフレームワークです。交差点、高速道路のプラトゥーニング、合流シナリオなどの交通シナリオをモデル化するために、リアルなシミュレータと連携します。このフレームワークは、中心型訓練と分散型実行を実装し、交通の効率と安全性を最大化する共有ポリシーを学習することを可能にします。ユーザーは環境パラメータを設定し、既存のMARLアルゴリズムを選択し、訓練の進行状況を可視化し、エージェントの協調性能をベンチマークできます。