MultiAgentesは、環境とエージェントを定義するためのモジュラーアーキテクチャを提供し、同期および非同期のマルチエージェント間の相互作用をサポートします。環境とエージェントの基本クラス、協力および競争タスクの事前定義されたシナリオ、報酬関数のカスタマイズツール、エージェント間の通信と観察共有のAPIを含みます。ビジュアリゼーションツールはエージェントの行動をリアルタイムで監視可能にし、ロギングモジュールはパフォーマンスメトリクスの記録と分析を行います。このフレームワークはGym互換の強化学習ライブラリとシームレスに統合されており、既存のアルゴリズムを用いてエージェントの訓練が可能です。MultiAgentesは拡張性を念頭に設計されており、新しい環境テンプレート、エージェントタイプ、通信プロトコルを追加して多様な研究や教育用途に対応できます。

スケーラブルMADDPGは、研究指向のマルチエージェント強化学習フレームワークであり、MADDPGアルゴリズムのスケーラブルな実装を提供します。訓練中は集中批評家、実行時は独立したアクターを特徴とし、安定性と効率性を高めています。このライブラリには、カスタム環境の定義、ネットワークアーキテクチャの設定、ハイパーパラメータの調整用のPythonスクリプトが含まれます。ユーザは複数のエージェントを並列して訓練し、指標を監視し、学習曲線を可視化できます。また、OpenAI Gymに似た環境とGPUアクセラレーション（TensorFlowサポート）もサポートしており、モジュール式コンポーネントにより、協力、競争、または混合のマルチエージェントタスクに対して柔軟な実験と迅速な試作、ベンチマークを可能にします。

SoccerAgentは、最先端のマルチエージェント強化学習（MARL）技術を用いて自律型サッカーエージェントを開発・訓練するための専門的なAIフレームワークです。これにより、2Dまたは3D環境で現実的なサッカーマッチをシミュレートし、報酬関数の定義やプレイヤー属性のカスタマイズ、戦術の実装が可能です。ユーザはPPO、DDPG、MADDPGなどの一般的なRLアルゴリズムを内蔵モジュール経由で統合でき、ダッシュボードを通じて訓練の進行を監視し、リアルタイムでエージェントの挙動を可視化できます。このフレームワークは攻撃、防御、調整プロトコルのためのシナリオベースの訓練をサポートします。拡張性のあるコードベースと詳細なドキュメントにより、SoccerAgentは研究者や開発者がチームダイナミクスを分析し、AI駆動のプレイ戦略を改良できるようにします。

gym-llmは、テキストベースの環境を定義することで、LLMエージェントがプロンプトとアクションを通じて相互作用できるようにし、OpenAI Gymエコシステムを拡張します。各環境はGymのステップ、リセット、レンダリングの規約に従い、観測はテキストとして出力され、モデル生成の応答はアクションとして受け入れられます。開発者は、プロンプトテンプレート、報酬計算、終了条件を指定することで、高度な意思決定や会話型のベンチマークを作成できます。人気のRLライブラリやロギングツール、評価指標との連携により、エンドツーエンドの実験を容易に行えます。パズル解決、対話管理、構造化されたタスクのナビゲーションなど、LLMの能力を評価するための標準化された再現性のあるフレームワークを提供します。

HFO_DQNは、PythonとTensorFlowを組み合わせて、Deep Q-Networkを使用したサッカーエージェント訓練のための完全なパイプラインを提供します。ユーザーはリポジトリをクローンし、HFOシミュレータやPythonライブラリを含む依存関係をインストールし、YAMLファイルで訓練パラメータを設定できます。このフレームワークは、経験再生、ターゲットネットワークの更新、ε-greedy探索、ハーフフィールドオフェンス向けの報酬調整を実装しています。エージェント訓練、性能ログ記録、評価マッチ、結果のプロット用スクリプトを備えています。モジュール式のコード構造により、カスタムニューラルネットアーキテクチャ、代替RLアルゴリズム、マルチエージェントコーディネーションの統合が可能です。出力には訓練されたモデル、性能指標、挙動の可視化が含まれ、強化学習やマルチエージェントシステムの研究を促進します。