이 저장소는 MADDPG, DDPG, PPO 등을 비롯한 완전한 다중 에이전트 강화 학습 알고리즘 세트를 표준 벤치마크인 Multi-Agent Particle Environment와 OpenAI Gym과 통합하여 제공합니다. 사용자 맞춤형 환경 래퍼, 구성 가능한 훈련 스크립트, 실시간 로깅 및 성능 평가 지표를 특징으로 하며, 사용자는 알고리즘 확장, 맞춤 작업에 적응시키기 쉽고, 최소한의 설정으로 협력 및 경쟁 환경 간 정책을 비교할 수 있습니다.

DeepMind MAS Environment는 다중 에이전트 강화 학습 작업을 구축하고 시뮬레이션할 수 있는 표준 인터페이스를 제공하는 Python 라이브러리입니다. 에이전트 수를 구성하고, 관측 및 행동 공간을 정의하며, 보상 구조를 사용자 지정할 수 있습니다. 이 프레임워크는 에이전트 간 통신 채널, 성능 로깅, 렌더링 기능을 지원합니다. 연구원은 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 인기 있는 RL 라이브러리와 원활하게 통합하여 새 알고리즘 벤치마킹, 통신 프로토콜 테스트, 이산 및 연속 제어 도메인 분석이 가능합니다.