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.

YGO-Agent 프레임워크는 연구원과 열정가들이 강화 학습을 사용하여 Yu-Gi-Oh 카드 게임을 플레이하는 AI 봇을 개발할 수 있도록 합니다. 이 프레임워크는 YGOPRO 게임 시뮬레이터를 OpenAI Gym 호환 환경으로 감싸며, 손패, 필드, 라이프 포인트와 같은 상태 표현과 소환, 주문/함정 활성화, 공격을 포함한 액션 표현을 정의합니다. 보상은 승패 결과, 데미지, 게임 진행 상황에 기반합니다. 에이전트 아키텍처는 PyTorch를 사용하여 DQN을 구현하며, 사용자 커스터마이즈 네트워크 구조, 경험 재생, 이플실론-탐욕 탐색을 선택할 수 있습니다. 로깅 모듈은 훈련 곡선, 승률, 상세 이동 로그를 기록하여 분석에 활용됩니다. 이 프레임워크는 모듈식으로 설계되어 있으며, 보상 함수 또는 액션 공간과 같은 구성요소를 교체하거나 확장할 수 있습니다.

alaamoheb의 다중 에이전트 강화학습 라이브러리는 공유 환경에서 다수의 에이전트 개발, 훈련 및 평가를 용이하게 하는 포괄적인 오픈소스입니다. DQN, PPO, MADDPG 등을 포함한 가치 기반 및 정책 기반 알고리즘의 모듈식 구현을 갖추고 있습니다. 이 저장소는 OpenAI Gym, Unity ML-Agents, StarCraft Multi-Agent Challenge와의 통합을 지원하며, 연구와 현실 영감의 시나리오 모두에 실험을 가능하게 합니다. YAML 기반 실험 설정, 로깅 유틸리티, 시각화 도구를 통해 학습 곡선 모니터링, 하이퍼파라미터 조정, 다양한 알고리즘 비교가 가능합니다. 이 프레임워크는 협력, 경쟁 및 혼합 다중 에이전트 작업 실험을 가속화하며 재현 가능한 연구와 벤치마킹을 돕습니다.