확장 가능한 MADDPG는 연구 중심의 다중 에이전트 강화 학습 프레임워크로, MADDPG 알고리즘의 확장 가능한 구현을 제공하며, 훈련 중 중앙 집중식 크리틱과 실행 시 독립적 액터를 특징으로 하여 안정성과 효율성을 도모합니다. 이 라이브러리에는 사용자 정의 환경 정의, 네트워크 아키텍처 구성, 하이퍼파라미터 조정용 파이썬 스크립트가 포함되어 있으며, 사용자들은 병렬로 여러 에이전트를 훈련하고, 지표를 모니터링하며, 학습 곡선을 시각화할 수 있습니다. 또한 OpenAI Gym과 유사한 환경과 GPU 가속(TensorFlow 지원)을 지원하며, 모듈형 구성요소를 통해 협력, 경쟁 또는 혼합 다중 에이전트 과제에 대한 유연한 실험과 빠른 프로토타이핑, 벤치마킹을 가능하게 합니다.