HMAS는 계층형 다중 에이전트 시스템 개발을 가능하게 하는 오픈 소스 Python 프레임워크입니다. 에이전트 계층, 에이전트 간 통신 프로토콜, 환경 통합, 내장 훈련 루프를 위한 추상화를 제공합니다. 연구자와 개발자는 HMAS를 사용하여 복잡한 에이전트 상호 작용의 프로토타입을 만들고, 협력 정책을 훈련하며, 시뮬레이션 환경에서 성능을 평가할 수 있습니다. 모듈식 설계를 통해 에이전트, 환경, 훈련 전략을 확장하고 사용자 지정하기 쉽습니다.

Trainable Agents는 최첨단 대형 언어 모델을 탑재한 AI 에이전트의 신속한 개발과 훈련을 위한 모듈식 확장 툴킷으로 설계되었습니다. 이 프레임워크는 인터랙션 환경, 정책 인터페이스, 피드백 루프와 같은 핵심 컴포넌트를 추상화하여, 개발자가 작업 정의, 데모 제공, 보상 함수 구현을 쉽게 수행할 수 있도록 합니다. OpenAI GPT 및 Anthropic Claude를 기본 지원하며, 경험 재생, 배치 훈련, 성능 평가를 용이하게 합니다. 또한 로깅, 지표 추적, 훈련된 정책의 배포를 위한 유틸리티도 포함되어 있습니다. 대화형 봇 제작, 워크플로 자동화, 연구 수행 등 전체 수명 주기를 하나로 통합된 Python 패키지로 제공합니다.

RL-Agents는 PyTorch 기반 연구등급 강화학습 프레임워크로, 가치기반, 정책기반, 액터-비평가 방법의 인기 알고리즘을 모두 포함합니다. 이 라이브러리는 모듈형 에이전트 API, GPU 가속, OpenAI Gym과의 원활한 통합, 내장 로깅 및 시각화 도구를 갖추고 있습니다. 사용자들은 하이퍼파라미터를 설정하고, 훈련 루프를 커스터마이징하며, 적은 코드로 성능 벤치마크를 수행할 수 있어 학술 연구, 프로토타이핑, 산업 실험에 이상적입니다.

Fast Reinforcement Learning은 강화 학습 에이전트의 개발과 실행을 가속화하기 위해 설계된 전문 Python 프레임워크입니다. PPO, A2C, DDPG, SAC와 같은 인기 알고리즘을 바로 사용할 수 있으며, 높은 처리량의 벡터화된 환경 관리를 결합합니다. 사용자는 정책 네트워크를 쉽게 구성하고 학습 루프를 사용자 정의하며, 대규모 실험을 위한 GPU 가속을 활용할 수 있습니다. 이 라이브러리의 모듈식 설계는 OpenAI Gym 환경과 원활하게 통합되어, 연구자와 실무자가 다양한 제어, 게임, 시뮬레이션 작업에서 에이전트를 프로토타이핑, 벤치마킹, 배포할 수 있도록 지원합니다.