Mava는 다중 에이전트 강화 학습 시스템 개발, 훈련, 평가를 위한 JAX 기반 오픈소스 라이브러리입니다. MAPPO와 MADDPG 같은 협력 및 경쟁 알고리즘의 사전 구현과 단일 노드 및 분산 워크플로우를 지원하는 구성 가능한 훈련 루프를 제공합니다. 연구자는 PettingZoo에서 환경을 가져오거나 커스텀 환경을 정의할 수 있으며, 정책 최적화, 재생 버퍼 관리, 메트릭 로깅을 위한 Mava의 모듈형 구성요소를 사용할 수 있습니다. 프레임워크의 유연한 구조는 새로운 알고리즘, 사용자 정의 관측 공간, 보상 구조의 원활한 통합을 가능하게 합니다. JAX의 자동 벡터화 및 하드웨어 가속 기능을 활용하여 Mava는 효율적인 대규모 실험과 다양한 다중 에이전트 시나리오에서의 재현 가능한 벤치마킹을 보장합니다.

NKC 다중 에이전트 모델은 연구자와 개발자에게 다중 에이전트 강화 학습 시스템을 설계, 훈련, 평가하기 위한 종합 도구 키트를 제공합니다. 사용자 정의 에이전트 정책, 환경 동역학, 보상 구조를 정의하는 모듈형 아키텍처를 특징으로 합니다. OpenAI Gym과 원활하게 통합되어 빠른 프로토타이핑이 가능하며, TensorFlow와 PyTorch 지원으로 유연한 백엔드 선택이 가능합니다. 이 프레임워크는 경험 재생, 중앙집중식 훈련과 분산 실행, 여러 GPU를 활용한 분산 훈련 유틸리티를 포함하고 있으며, 확장된 로깅과 시각화 모듈은 성능 지표를 수집하여 벤치마킹과 하이퍼파라미터 튜닝을 돕습니다. 협력, 경쟁, 혼합 동기 시나리오의 구성을 간소화하여 NKC 다중 에이전트 모델은 자율차, 로봇 무리, 게임 AI 등의 분야에서 실험을 가속화합니다.

LightJason 벤치마크는 LightJason 프레임워크 기반의 다중 에이전트 애플리케이션을 위한 스트레스 테스트 및 평가를 위한 사전 정의 및 사용자 지정 가능한 시나리오 전체 세트를 제공합니다. 사용자들은 에이전트 수, 통신 패턴, 환경 파라미터를 구성하여 현실 세계의 작업 부하를 시뮬레이션하고 시스템 동작을 평가할 수 있습니다. 벤치마크는 메시지 처리량, 에이전트 응답 시간, CPU 및 메모리 소비 등 여러 지표를 수집하며, CSV 및 그래픽 형식으로 결과를 출력합니다. JUnit과 연동하여 자동화 테스팅 파이프라인에 원활히 포함 가능하며, 회귀 분석과 성능 테스트를 CI/CD 작업 흐름의 일부로 수행할 수 있습니다. 조정 가능한 설정과 확장 가능한 시나리오 템플릿을 통해 성능 병목 발견, 확장성 검증, 고성능, 탄력적 다중 에이전트 시스템의 아키텍처 최적화를 지원합니다.