MultiAgentes는 환경과 에이전트 정의를 위한 모듈식 아키텍처를 제공하며, 동기 및 비동기 멀티 에이전트 상호 작용을 지원합니다. 환경과 에이전트용 기본 클래스, 협력 및 경쟁 작업용 사전 정의된 시나리오, 보상 함수 사용자 지정 도구, 에이전트 간 메시징 및 관찰 공유를 위한 API를 포함합니다. 시각화 유틸리티는 에이전트 행동을 실시간으로 모니터링할 수 있으며, 로깅 모듈은 성능 메트릭을 기록하여 분석합니다. 이 프레임워크는 Gym 호환 강화 학습 라이브러리와 원활하게 통합되어 기존 알고리즘을 사용한 에이전트 훈련이 가능합니다. 확장성을 고려하여 개발자가 새로운 환경 템플릿, 에이전트 유형 및 통신 프로토콜을 추가할 수 있으며, 다양한 연구 및 교육 용도에 적합합니다.

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.

SoccerAgent는 최신 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 기술을 활용하여 자율 축구 에이전트를 개발 및 훈련하기 위한 전문 AI 프레임워크입니다. 2D 또는 3D 환경에서 현실적인 축구 경기를 시뮬레이션하며, 보상 함수 정의, 선수 속성 커스터마이징, 전술 전략 구현이 가능합니다. 사용자들은 PPO, DDPG, MADDPG와 같은 인기 RL 알고리즘을 내장 모듈을 통해 통합할 수 있고, 대시보드에서 훈련 진행 상황을 모니터링하며 실시간으로 에이전트 행동을 시각화할 수 있습니다. 이 프레임워크는 공격, 방어, 조정 프로토콜을 위한 시나리오 기반 훈련도 지원합니다. 확장 가능한 코드베이스와 상세 문서를 통해 SoccerAgent는 연구자와 개발자가 팀 역학을 분석하고 AI 기반의 플레이 전략을 개선할 수 있도록 돕습니다.

gym-llm은 텍스트 기반 환경을 정의하여 LLM 에이전트가 프롬프트와 행동을 통해 상호작용할 수 있도록 하여 OpenAI Gym 생태계를 확장합니다. 각 환경은 Gym의 step, reset, render 규약을 따르며, 관측값은 텍스트로 출력되고, 모델이 생성한 응답은 행동으로 수용됩니다. 개발자는 프롬프트 템플릿, 보상 계산, 종료 조건을 지정하여 정교한 의사결정 및 대화 벤치마크를 제작할 수 있습니다. 인기 RL 라이브러리, 로깅 도구, 평가 지표와의 통합으로 끝에서 끝까지 실험이 용이합니다. 퍼즐 해결, 대화 관리, 구조화된 작업 탐색 등 LLM의 능력을 평가하기 위한 표준화되고 재현 가능한 프레임워크를 제공합니다.

HFO_DQN은 Python과 TensorFlow를 결합하여 Deep Q-Network을 사용하는 축구 에이전트 훈련을 위한 완전한 파이프라인을 제공합니다. 사용자는 저장소를 복제(clone)하고, HFO 시뮬레이터와 Python 라이브러리 포함 의존성을 설치하며, YAML 파일에서 훈련 매개변수를 구성할 수 있습니다. 이 프레임워크는 경험 재생, 타깃 네트워크 업데이트, 이플슨 탐색(epsilon-greedy), 그리고 하프 필드 오펜스 도메인에 특화된 보상 조정을 구현합니다. 에이전트 훈련, 성능 로깅, 평가 경기, 결과 플로팅을 위한 스크립트를 포함하며, 모듈형 코드 설계는 커스텀 신경망 아키텍처, 대체 RL 알고리즘, 다중 에이전트 협력 전략의 통합을 허용합니다. 출력에는 훈련된 모델, 성능 지표, 행동 시각화가 포함되어 있으며, 강화학습 및 다중 에이전트 시스템 분야 연구를 지원합니다.