HFO_DQN은 Python과 TensorFlow를 결합하여 Deep Q-Network을 사용하는 축구 에이전트 훈련을 위한 완전한 파이프라인을 제공합니다. 사용자는 저장소를 복제(clone)하고, HFO 시뮬레이터와 Python 라이브러리 포함 의존성을 설치하며, YAML 파일에서 훈련 매개변수를 구성할 수 있습니다. 이 프레임워크는 경험 재생, 타깃 네트워크 업데이트, 이플슨 탐색(epsilon-greedy), 그리고 하프 필드 오펜스 도메인에 특화된 보상 조정을 구현합니다. 에이전트 훈련, 성능 로깅, 평가 경기, 결과 플로팅을 위한 스크립트를 포함하며, 모듈형 코드 설계는 커스텀 신경망 아키텍처, 대체 RL 알고리즘, 다중 에이전트 협력 전략의 통합을 허용합니다. 출력에는 훈련된 모델, 성능 지표, 행동 시각화가 포함되어 있으며, 강화학습 및 다중 에이전트 시스템 분야 연구를 지원합니다.

Inductor.ai는 개발자가 대형 언어 모델(LLM) 애플리케이션을 만들고, 프로토타입하고, 다듬을 수 있도록 지원하는 강력한 플랫폼입니다. 체계적인 평가와 지속적인 반복을 통해 신뢰할 수 있는 고품질의 LLM 기반 기능 개발을 촉진합니다. 사용자 정의 놀이터, 지속적인 테스트 및 하이퍼파라미터 최적화와 같은 기능을 갖춘 Inductor는 LLM 애플리케이션이 항상 시장에 준비되고, 최적화되며, 비용 효과적임을 보장합니다.

LossLens AI는 기계학습 실무자가 모델 훈련 과정을 이해하고 최적화하는 데 도움을 주기 위해 설계된 지능형 도구입니다. 손실 로그와 지표를 수집하여 훈련 및 검증 곡선의 인터랙티브 시각화를 생성하고, 편차 또는 과적합 문제를 식별하며, 자연어로 설명을 제공합니다. 고급 언어 모델을 활용하여 맥락에 맞는 하이퍼파라미터 튜닝 제안과 조기 종료 조언도 제공합니다. 에이전트는 REST API 또는 웹 인터페이스를 통해 협업 워크플로를 지원하며, 팀의 반복을 빠르게 하고 더 우수한 모델 성능을 달성할 수 있게 합니다.

mini-AlphaStar는 복잡한 AlphaStar 아키텍처를 해독하여 스타크래프트 II AI 개발을 위한 접근 가능하고 오픈소스인 PyTorch 프레임워크를 제공합니다. 화면 및 미니맵 입력을 위한 공간 특징 인코더, 비공간 특징 처리, LSTM 메모리 모듈, 행동 선택과 상태 평가를 위한 별도 정책 및 가치 네트워크를 갖추고 있습니다. 모방 학습으로 부트스트래핑하고, 셀프 플레이를 통한 강화 학습으로 미세 조정하며, pysc2를 통한 StarCraft II 환경 래퍼, 텐서보드 로깅 및 사용자 설정 가능한 하이퍼파라미터를 지원합니다. 연구원과 학생들은 인간 플레이 데이터셋을 생성하고, 사용자 정의 시나리오에서 모델을 훈련하며, 에이전트 성능을 평가하고 학습 곡선을 시각화할 수 있습니다. 모듈식 코드베이스는 네트워크 변형, 훈련 일정 및 다중 에이전트 설정을 쉽게 실험할 수 있게 합니다. 교육과 프로토타이핑에 초점을 맞췄으며, 배포용으로는 적합하지 않습니다.

모델 ML은 최첨단 알고리즘을 활용하여 기계 학습 라이프사이클을 단순화합니다. 사용자는 데이터 전처리, 모델 선택 및 하이퍼파라미터 튜닝을 자동화하여 깊은 기술 전문 지식 없이도 매우 정확한 예측 모델을 쉽게 만들 수 있습니다. 사용자 친화적인 인터페이스와 광범위한 문서로, 모델 ML은 프로젝트에서 기계 학습 기능을 빠르게 활용하고자 하는 팀에게 이상적입니다.

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.

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.

MultiAgentSystems는 멀티 에이전트 강화 학습(MARL) 애플리케이션의 구축 및 평가 프로세스를 간소화하는 것을 목표로 합니다. 이 플랫폼은 MADDPG, QMIX, VDN과 같은 최신 알고리즘 구현과 중앙 집중형 학습 및 분산 실행을 포함합니다. OpenAI Gym과 호환되는 모듈형 환경 래퍼, 에이전트 간 통신 프로토콜, 보상 설계 및 수렴률과 같은 메트릭을 추적하는 로깅 유틸리티를 제공합니다. 연구자는 에이전트 아키텍처를 사용자 정의하고, 하이퍼파라미터를 조정하며, 협력 내비게이션, 자원 배분, 적대적 게임 등의 시뮬레이션을 수행할 수 있습니다. PyTorch, GPU 가속, TensorBoard 통합 지원으로, MultiAgentSystems는 협력 및 경쟁 멀티 에이전트 분야의 실험과 벤치마킹을 가속화합니다.

MultiAgentModel은 멀티에이전트 시나리오를 위한 맞춤형 환경 및 에이전트 클래스를 정의하는 통합 API를 제공합니다. 개발자는 관측 및 행동 공간, 보상 구조, 통신 채널을 지정할 수 있습니다. PPO, DQN, A2C와 같은 인기 RL 알고리즘을 기본 지원하여 최소한의 구성으로 훈련할 수 있습니다. 실시간 시각화 도구를 통해 에이전트 상호작용과 성능 지표를 모니터링합니다. 모듈식 아키텍처는 새로운 알고리즘과 맞춤형 모듈의 손쉬운 통합을 가능하게 하며, 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 유연한 구성 시스템, 실험 추적을 위한 로깅 유틸리티, 원활한 포터블성을 위한 OpenAI Gym 환경과의 호환성을 포함합니다. 사용자들은 공유 환경에서 협력하거나, 기록된 세션을 재생하여 분석할 수 있습니다.

MADDPG-Keras는 Keras에 구현된 MADDPG 알고리즘을 통해 다중 에이전트 강화 학습 연구를 위한 완전한 프레임워크를 제공합니다. 연속 행동 공간, 여러 에이전트, 표준 OpenAI Gym 환경을 지원하며, 연구자와 개발자는 신경망 구조, 학습 하이퍼파라미터, 보상 함수를 구성할 수 있으며, 내장 로깅과 모델 체크포인트 기능을 이용하여 실험을 빠르게 수행하고 벤치마킹할 수 있습니다.

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.

PommerLearn은 연구자와 개발자가 Pommerman 게임 환경에서 다중 에이전트 RL 봇을 훈련할 수 있도록 합니다. 인기 있는 알고리즘(PPO, DQN)의 준비된 구현, 하이퍼파라미터용 유연한 구성 파일, 자동 로깅 및 훈련 지표 시각화, 모델 체크포인트, 평가 스크립트를 포함합니다. 모듈식 아키텍처를 통해 새로운 알고리즘 추가, 환경 맞춤화, 표준 ML 라이브러리(PyTorch 등)와의 통합이 용이합니다.

Selective Reincarnation은 멀티 에이전트 강화 학습에 맞춘 동적 인구 기반 훈련 메커니즘을 도입합니다. 각 에이전트의 성과는 미리 정의된 임계값에 따라 정기적으로 평가됩니다. 에이전트의 성과가 임계값 이하로 떨어지면, 그 가중치는 현재 최고 성과 에이전트의 가중치로 재설정되어 검증된 행동을 재현합니다. 이 접근 방식은 저성과 에이전트만 재설정하여 다양성을 유지하며, 파괴적인 재설정을 최소화하면서 고보상 정책으로의 탐색을 유도합니다. 신경망 매개변수의 선택적 유산(전달)을 가능하게 하여, 분산 또는 협력 환경에서의 분산성을 줄이고 수렴 속도를 높입니다. 정책 기울기 기반 MARL 알고리즘과 호환되며, 평가 주기, 선택 기준, 재설정 전략 조정을 위한 구성 가능한 하이퍼파라미터를 포함합니다.

Vanilla Agents는 핵심 강화 학습 에이전트의 모듈형 및 확장 가능한 구현을 제공하는 경량 PyTorch 기반 프레임워크입니다. DQN, Double DQN, PPO, A2C와 같은 알고리즘을 지원하며, OpenAI Gym과 호환 가능한 플러그인 환경 래퍼를 갖추고 있습니다. 사용자는 하이퍼파라미터를 조정하고, 학습 메트릭을 로깅하며, 체크포인트를 저장하고, 학습 곡선을 시각화할 수 있습니다. 코드베이스는 명확하게 구성되어 있어 연구 프로토타이핑, 교육용, 새 아이디어의 벤치마킹에 이상적입니다.

Acme는 Python 기반 프레임워크로, 강화 학습 에이전트 개발 및 평가를 쉽게 합니다. 미리 제작된 에이전트 구현(예: DQN, PPO, SAC), 환경 래퍼, 재생 버퍼 및 분산 실행 엔진을 포함합니다. 연구자들은 이들을 조합하여 새로운 알고리즘의 프로토타입을 만들고, 내장 로깅을 통해 학습 메트릭을 모니터링하며, 대규모 실험을 위한 확장 가능한 분산 파이프라인을 활용할 수 있습니다. Acme는 TensorFlow와 JAX와 통합되고, OpenAI Gym 인터페이스를 통한 맞춤형 환경 지원, 체크포인트 생성, 평가, 하이퍼파라미터 구성 유틸리티를 포함합니다.

AutoML-Agent는 데이터 수집, 탐색적 분석, 누락 값 처리, 특징 엔지니어링을 구성 가능한 파이프라인으로 수행하는 지능형 에이전트 인터페이스를 통해 머신러닝 생명주기의 모든 단계를 조율하는 다목적 파이썬 기반 프레임워크입니다. 다음으로, 대형 언어 모델을 활용하여 최적의 구성을 추천하는 모델 구조 검색과 하이퍼파라미터 최적화를 수행합니다. 에이전트는 병렬로 실험을 실행하고, 지표와 시각화를 통해 성능을 비교하며, 최상의 모델이 선택되면 Docker 컨테이너 또는 MLOps 플랫폼과 호환되는 클라우드 네이티브 아티팩트를 생성하여 배포 과정을 간소화합니다. 사용자는 플러그인 모듈을 통해 워크플로우를 더욱 맞춤화하고, 시간 경과에 따른 모델 드리프트를 모니터링하여 강력하고 효율적이며 재현 가능한 AI 솔루션을 프로덕션 환경에서 구현할 수 있습니다.

Deep Trading Agent는 알고리즘 거래를 위한 전체 파이프라인을 제공합니다: 데이터 수집, OpenAI Gym 호환 환경 시뮬레이션, 딥 RL 모델 훈련(예: DQN, PPO, A2C), 성과 시각화, 과거 데이터 기반 백테스트, 브로커 API 연결을 통한 실시간 배포. 사용자는 맞춤 보상 지표를 정의하고, 하이퍼파라미터를 조정하며, 실시간으로 에이전트 성능을 모니터링할 수 있습니다. 모듈화된 구조는 주식, 외환, 암호화폐 시장을 지원하며, 새로운 자산 클래스에 대한 확장도 원활히 가능합니다.

Dino Reinforcement Learning은 강화 학습을 통해 Chrome 공룡 게임을 플레이하는 AI 에이전트 훈련을 위한 종합 도구를 제공합니다. 셀레늄을 통해 헤드리스 Chrome 인스턴스와 통합하여 실시간 게임 프레임을 캡처하고, 딥 Q 네트워크 입력에 최적화된 상태 표현으로 처리합니다. 프레임 재생, 이플실론-탐욕 탐사, 컨볼루션 신경망 모델 및 사용자 맞춤 하이퍼파라미터가 포함된 훈련 루프 모듈이 포함됩니다. 훈련 진행 상황은 콘솔 로그를 통해 확인하며 체크포인트 저장으로 나중에 평가 가능합니다. 훈련 후, 에이전트는 자율적으로 실시간 게임을 플레이하거나 다양한 모델 아키텍처와 벤치마킹할 수 있습니다. 모듈식 설계로 RL 알고리즘을 쉽게 교체할 수 있어 실험에 유연성을 제공합니다.

DQN-Deep-Q-Network-Atari-Breakout-TensorFlow는 Atari Breakout 환경에 특화된 DQN 알고리즘의 완전한 구현입니다. Q 값을 근사하기 위해 컨volutional Neural Network를 사용하고, 연속 관측 간의 상관관계를 끊기 위해 경험 재생을 적용하며, 훈련 안정화를 위해 주기적으로 업데이트되는 대상 네트워크를 사용합니다. 에이전트는 epsilon-greedy 정책을 따르며, 원시 픽셀 입력에서 처음부터 훈련할 수 있습니다. 저장소에는 구성 파일, 에피소드별 보상 성장을 모니터링하는 훈련 스크립트, 훈련된 모델을 평가하는 평가 스크립트, TensorBoard 유틸리티를 통한 훈련 메트릭 시각화 도구가 포함되어 있습니다. 사용자는 학습률, 재생 버퍼 크기, 배치 크기와 같은 하이퍼파라미터를 조절하여 다양한 환경을 실험할 수 있습니다.