협력검색환경은 이산 격자와 연속 공간 모두에서 협력 검색 작업에 적합한 유연한 gym 호환 다중 에이전트 강화 학습 환경을 제공합니다. 에이전트는 부분 관측 하에 작동하며, 사용자 정의 가능한 통신 토폴로지를 기반으로 정보를 공유할 수 있습니다. 이 프레임워크는 검색 및 구호, 동적 목표 추적, 공동 매핑과 같은 사전 정의된 시나리오를 지원하며, 사용자 지정 환경과 보상 구조를 정의하는 API를 제공합니다. Stable Baselines3와 Ray RLlib과 같은 인기 RL 라이브러리와 원활하게 통합되어 있으며, 성능 분석을 위한 로깅 유틸리티와 실시간 모니터링을 위한 시각화 도구를 포함하고 있습니다. 연구자들은 격자 크기, 에이전트 수, 센서 범위, 보상 공유 메커니즘 등을 조정하여 협력 전략을 평가하고 새로운 알고리즘의 벤치마크를 할 수 있습니다.

에이전트의 자발적 통신은 멀티 에이전트 시스템이 자체 통신 프로토콜을 개발하는 방법을 탐구하는 연구자를 위해 설계된 오픈소스 PyTorch 프레임워크입니다. 이 라이브러리는 참조 게임, 결합 게임, 객체 식별 과제 등을 포함하는 협력 강화 학습 과제의 유연한 구현을 제공합니다. 사용자는 발신자와 수신자 에이전트의 아키텍처를 정의하고, 어휘 크기와 시퀀스 길이와 같은 메시지 채널 속성을 지정하며, 정책 기울기 또는 감독 학습과 같은 훈련 전략을 선택할 수 있습니다. 프레임워크에는 실험 수행, 통신 효율성 분석, 자발적 언어 시각화를 위한 엔드투엔드 스크립트가 포함되어 있습니다. 모듈식 설계로 새로운 게임 환경이나 맞춤형 손실 함수를 쉽게 확장할 수 있습니다. 연구자들은 발표된 연구를 재현하고, 새로운 알고리즘을 벤치마킹하며, 자발적 에이전트 언어의 구성적 특성과 의미를 탐구할 수 있습니다.

Multi-Agent Miners는 여러 자율 광부 에이전트들이 이동하고 채굴하며 자원을 수집하는 그리드 월드 환경을 제공합니다. 설정 가능한 맵 크기, 에이전트 수, 보상 구조를 지원하며 경쟁 또는 협력 시나리오를 생성할 수 있습니다. 프레임워크는 PettingZoo를 통해 인기 있는 RL 라이브러리와 통합되어 재설정, 단계 및 렌더링 함수에 대한 표준 API를 제공합니다. 시각화 모드와 로깅 지원으로 행동과 결과 분석이 가능하며, 연구, 교육 및 알고리즘 벤치마킹에 적합합니다.

multiagent-env는 다중 에이전트 강화 학습 환경의 생성과 평가를 간소화하도록 설계된 오픈소스 파이썬 라이브러리입니다. 사용자들은 에이전트 수, 행동 및 관측 공간, 보상 함수, 환경 역학을 지정하여 협력 및 적대적 시나리오를 정의할 수 있습니다. 실시간 시각화, 커스터마이징 가능한 렌더링, Stable Baselines, RLlib과 같은 파이썬 기반 RL 프레임워크와의 손쉬운 통합을 지원합니다. 모듈화된 설계로 새로운 시나리오의 빠른 프로토타이핑과 다중 에이전트 알고리즘의 간단한 벤치마킹이 가능합니다.

RL Shooter는 ViZDoom과 OpenAI Gym API를 통합하는 파이썬 기반 프레임워크로, FPS 게임을 위한 유연한 강화 학습 환경을 만듭니다. 사용자는 사용자 정의 시나리오, 맵, 보상 구조를 정의하여 탐색, 타겟 감지, 사격 작업에 사용할 수 있습니다. 조정 가능한 관찰 프레임, 행동 공간, 로깅 기능을 갖추고 있어 Stable Baselines 및 RLlib과 같은 인기 딥 RL 라이브러리를 지원하며, 성능 추적과 실험 재현성을 보장합니다.

AutoDRIVE Cooperative MARL은 자율주행 임무를 위한 협력형 다중 에이전트 강화학습(MARL) 정책을 훈련시키고 배포하기 위해 설계된 오픈소스 프레임워크입니다. 교차로, 고속도로 플레토닝, 병합과 같은 교통 시나리오를 모델링 하기 위해 현실감 있는 시뮬레이터와 통합됩니다. 이 프레임워크는 중앙집중식 훈련과 분산형 실행을 구현하여 차량들이 공유된 정책을 학습하여 교통 효율성과 안전성을 극대화할 수 있도록 합니다. 사용자들은 환경 파라미터를 설정하고, 기본 MARL 알고리즘을 선택하며, 훈련 진행 상황을 시각화하고, 에이전트 협조 성과를 벤치마킹할 수 있습니다.