Simple Playgrounds는 에이전트가 미로를 탐색하고, 객체와 상호작용하며, 작업을 완료할 수 있는 인터랙티브 2D 격자 환경을 구축하기 위한 모듈형 플랫폼입니다. 사용자는 YAML 또는 Python 스크립트를 통해 환경 레이아웃, 객체 행동, 보상 기능을 정의합니다. 통합된 Pygame 렌더러는 실시간 시각화를 제공하며, 스텝 기반 API는 Stable Baselines3와 같은 RL 라이브러리와의 원활한 통합을 보장합니다. 멀티에이전트 세팅, 충돌 감지, 커스터마이징 가능한 물리 파라미터를 지원하여 프로토타입 제작, 벤치마킹, 교육적 데모를 간소화합니다.

LifelongAgentBench는 현실 세계의 지속적 학습 환경을 시뮬레이션하도록 설계되어 개발자가 진화하는 작업 시퀀스에서 AI 에이전트를 테스트할 수 있도록 합니다. 프레임워크는 새로운 시나리오 정의, 데이터셋 로드, 메모리 관리 정책 설정을 위한 플러그 앤 플레이 API를 제공합니다. 내장된 평가 모듈은 순방향 전달, 역방향 전달, 망각률, 누적 성과와 같은 지표를 계산합니다. 사용자는 기본 구현을 배포하거나 독자적인 에이전트를 통합하여 동일한 환경에서 직접 비교할 수 있습니다. 결과는 표준화된 보고서로 내보내지며, 인터랙티브한 그래프와 표를 포함합니다. 모듈식 구조는 맞춤 데이터 로더, 지표, 시각화 플러그인으로 확장 가능하여 연구자와 엔지니어가 다양한 애플리케이션 도메인에 플랫폼을 적응시킬 수 있도록 합니다.

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.