Acme는 Python 기반 프레임워크로, 강화 학습 에이전트 개발 및 평가를 쉽게 합니다. 미리 제작된 에이전트 구현(예: DQN, PPO, SAC), 환경 래퍼, 재생 버퍼 및 분산 실행 엔진을 포함합니다. 연구자들은 이들을 조합하여 새로운 알고리즘의 프로토타입을 만들고, 내장 로깅을 통해 학습 메트릭을 모니터링하며, 대규모 실험을 위한 확장 가능한 분산 파이프라인을 활용할 수 있습니다. Acme는 TensorFlow와 JAX와 통합되고, OpenAI Gym 인터페이스를 통한 맞춤형 환경 지원, 체크포인트 생성, 평가, 하이퍼파라미터 구성 유틸리티를 포함합니다.

이 오픈소스 프로젝트는 PyTorch와 Unity ML-Agents를 기반으로 구축된 완전한 다중 에이전트 강화 학습 프레임워크를 제공합니다. 분산 DDPG 알고리즘, 환경 래퍼, 훈련 스크립트를 포함하며, 사용자들은 에이전트 정책, 비평 네트워크, 재현 버퍼, 병렬 훈련 워커를 구성할 수 있습니다. 로깅 후크는 TensorBoard 모니터링을 가능하게 하며, 모듈화된 코드는 사용자 지정 보상 함수와 환경 매개변수를 지원합니다. 저장된 Unity 예제 씬은 협력 탐색 작업을 시연하며, 시뮬레이션에서 다중 에이전트 시나리오 확장과 벤치마킹에 이상적입니다.

Multiagent-Prediction-Reward는 다중 에이전트 강화 학습을 위해 예측 모델과 보상 분배 메커니즘을 통합하는 연구 지향적 프레임워크입니다. 환경 래퍼, 동료 행동 예측을 위한 신경망 모듈, 에이전트 성능에 적응하는 사용자 정의 가능한 보상 라우팅 로직을 포함합니다. 이 리포지터리는 구성 파일, 예제 스크립트, 평가 대시보드를 제공하여 협력 과제에 대한 실험을 수행할 수 있습니다. 사용자는 새 보상 기능 테스트, 새로운 환경 통합, 기존 다중 에이전트 RL 알고리즘과의 벤치마킹 등을 확장할 수 있습니다.

Mean-Field MARL은 평균장 다중 에이전트 강화 학습 알고리즘의 구현과 평가를 위한 강력한 Python 프레임워크를 제공합니다. 주변 에이전트의 평균 효과를 모델링하여 대규모 에이전트 상호 작용을 근사하며, 이를 위해 평균장 Q-러닝을 활용합니다. 환경 래퍼, 에이전트 정책 모듈, 훈련 루프, 평가 지표를 포함하여 수백 에이전트에 대한 확장 훈련이 가능합니다. GPU 가속을 위해 PyTorch 기반이며, Particle World와 Gridworld와 같은 맞춤형 환경을 지원합니다. 모듈식 설계로 새 알고리즘의 확장이 쉽고, 내장된 로깅과 Matplotlib 기반의 시각화 도구는 보상, 손실 곡선, 평균장 분포를 추적합니다. 예제 스크립트와 문서가 사용자들이 설정, 실험 구성, 결과 분석에 도움을 주며, 대규모 다중 에이전트 시스템 연구와 프로토타이핑에 이상적입니다.

데드심플 셀프러닝은 Python에서 강화학습 에이전트를 만들고 훈련하는 매우 간단한 접근 방식을 제공합니다. 이 프레임워크는 환경 래퍼, 정책 모듈, 경험 버퍼와 같은 핵심 RL 구성 요소를 간결한 인터페이스로 추상화합니다. 사용자는 환경을 빠르게 초기화하고, 익숙한 PyTorch 또는 TensorFlow 백엔드를 이용해 커스텀 정책을 정의하며, 내장된 로깅과 체크포인트를 갖춘 훈련 루프를 실행할 수 있습니다. 이 라이브러리는 온-폴리시와 오프-폴리시 알고리즘을 지원하며, Q-학습, 정책 그래디언트, 액터-크리틱 방법 등을 유연하게 실험할 수 있습니다. 보일러플레이트 코드를 줄여 데드심플 셀프러닝은 실무자, 교육자, 연구자가 최소한의 구성으로 알고리즘을 프로토타이핑, 가설 검증, 에이전트 성능 시각화를 할 수 있게 돕습니다. 모듈식 설계로 기존 ML 스택과의 통합도 용이합니다.