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.