ANAC-agentsは、Pythonを基盤としたフレームワークで、Automated Negotiating Agents Competition（ANAC）のための複数の交渉エージェント実装を統合しています。各エージェントは、効用モデル化、提案生成、譲歩戦術、受け入れ基準などの異なる戦略を具現化しており、比較研究や迅速な試作を促進します。ユーザーは、カスタム課題と優先事項プロフィールを持つ交渉ドメインを定義し、その後、二者間交渉やエージェント間のトーナメント形式の競争をシミュレートできます。ツールキットには、設定スクリプト、評価指標、ログ記録ユーティリティが含まれ、交渉のダイナミクスを分析します。研究者と開発者は、既存のエージェントを拡張したり、新しいアルゴリズムをテストしたり、外部学習モジュールを統合したりして、自動化された交渉と戦略的意思決定の革新を加速させることができます。

MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Rawは、StarCraft IIで複数のAIエージェントを開発、訓練、評価するための完全なツールキットを提供します。ユニットの移動やターゲット指定、能力制御の低レベルコントロールを公開し、柔軟な報酬設計とシナリオ構成を可能にします。ユーザーはカスタムニューラルネットワークアーキテクチャを簡単に組み込み、チーム間の協調戦略を定義し、メトリクスを記録できます。PySC2上に構築されており、並列訓練、チェックポイント作成、可視化をサポートし、協調型・対抗型のマルチエージェント強化学習の研究を進めるのに理想的です。