CrewAI-Learning은 다중 에이전트 강화 학습 프로젝트를 간소화하도록 설계된 오픈소스 라이브러리입니다. 환경 구조, 모듈형 에이전트 정의, 사용자 정의 보상 함수, DQN, PPO, A3C와 같은 협력 작업에 적합한 내장 알고리즘을 제공합니다. 사용자는 시나리오 정의, 훈련 루프 관리, 메트릭 로깅 및 결과 시각화를 수행할 수 있습니다. 프레임워크는 에이전트 팀 및 보상 공유 전략의 동적 구성을 지원하여 다양한 분야에서 프로토타이핑, 평가 및 최적화를 용이하게 합니다.

PommerLearn은 연구자와 개발자가 Pommerman 게임 환경에서 다중 에이전트 RL 봇을 훈련할 수 있도록 합니다. 인기 있는 알고리즘(PPO, DQN)의 준비된 구현, 하이퍼파라미터용 유연한 구성 파일, 자동 로깅 및 훈련 지표 시각화, 모델 체크포인트, 평가 스크립트를 포함합니다. 모듈식 아키텍처를 통해 새로운 알고리즘 추가, 환경 맞춤화, 표준 ML 라이브러리(PyTorch 등)와의 통합이 용이합니다.