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.

확장 가능한 MADDPG는 연구 중심의 다중 에이전트 강화 학습 프레임워크로, MADDPG 알고리즘의 확장 가능한 구현을 제공하며, 훈련 중 중앙 집중식 크리틱과 실행 시 독립적 액터를 특징으로 하여 안정성과 효율성을 도모합니다. 이 라이브러리에는 사용자 정의 환경 정의, 네트워크 아키텍처 구성, 하이퍼파라미터 조정용 파이썬 스크립트가 포함되어 있으며, 사용자들은 병렬로 여러 에이전트를 훈련하고, 지표를 모니터링하며, 학습 곡선을 시각화할 수 있습니다. 또한 OpenAI Gym과 유사한 환경과 GPU 가속(TensorFlow 지원)을 지원하며, 모듈형 구성요소를 통해 협력, 경쟁 또는 혼합 다중 에이전트 과제에 대한 유연한 실험과 빠른 프로토타이핑, 벤치마킹을 가능하게 합니다.

VMAS는 딥 강화 학습을 활용하여 다중 에이전트 시스템을 구축하고 훈련하는 종합 도구 키트입니다. 수백 개의 환경 인스턴스에 대한 GPU 기반 병렬 시뮬레이션을 지원하여 높은 처리량의 데이터 수집과 확장 가능한 훈련을 가능하게 합니다. 인기 있는 MARL 알고리즘인 PPO, MADDPG, QMIX, COMA의 구현과 빠른 프로토타이핑을 위한 모듈형 정책 및 환경 인터페이스를 포함합니다. 프레임워크는 분산 실행을 지원하는 중앙 집중식 훈련(CTDE)을 촉진하며, 사용자 정의 보상 조정, 관측 공간, 로깅 및 시각화를 위한 콜백 훅을 제공합니다. 모듈식 설계 덕분에 VMAS는 PyTorch 모델과 외부 환경과 원활하게 통합되어 협력형, 경쟁형, 혼합 목적의 작업에서 연구에 적합하며, 로보틱스, 교통 제어, 자원 배분, 게임 AI 시나리오에 이상적입니다.