본질적으로, RxAgent-Zoo는 주변 환경, 재생 버퍼, 훈련 루프의 데이터 이벤트를 관측 가능한 스트림으로 취급하는 리액티브 RL 프레임워크입니다. 사용자들은 연산자를 연결하여 관측 데이터를 사전 처리하고, 네트워크를 업데이트하며, 지표를 비동기적으로 기록할 수 있습니다. 이 라이브러리는 병렬 환경 지원, 구성 가능한 스케줄러, 인기 있는 Gym과 Atari 벤치마크와의 통합을 제공합니다. 플러그 앤 플레이 API는 에이전트 구성요소의 원활한 교환을 가능하게 하여 재현 가능한 연구, 신속한 실험, 확장 가능한 훈련 워크플로우를 촉진합니다.

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.