DEf-MARL(멀티 에이전트 강화 학습을 위한 분산 실행 프레임워크)는 중앙 제어자가 없는 협력 에이전트의 수행과 학습을 위한 견고한 인프라를 제공합니다. 피어 투 피어 통신 프로토콜을 활용하여 정책과 관측 정보를 공유하며, 로컬 상호작용을 통해 조정을 수행합니다. 이 프레임워크는 PyTorch 및 TensorFlow와 원활하게 통합되며, 사용자 정의 환경 래퍼, 분산 롤아웃 수집 및 그래디언트 동기화 모듈을 제공합니다. 사용자들은 에이전트별 관측 공간, 보상 함수, 통신 토폴로지를 정의할 수 있습니다. DEf-MARL은 런타임 동안 에이전트의 동적 추가 및 제거를 지원하며, 노드 간 중요한 상태를 복제하여 장애 내성을 갖추고, 탐색과 활용의 균형을 위한 적응형 통신 스케줄링도 수행합니다. 환경 시뮬레이션을 병렬화하고 중앙 병목 현상을 줄여 훈련 속도를 높이며, 대규모 MARL 연구와 산업용 시뮬레이션에 적합합니다.

Mean-Field MARL은 평균장 다중 에이전트 강화 학습 알고리즘의 구현과 평가를 위한 강력한 Python 프레임워크를 제공합니다. 주변 에이전트의 평균 효과를 모델링하여 대규모 에이전트 상호 작용을 근사하며, 이를 위해 평균장 Q-러닝을 활용합니다. 환경 래퍼, 에이전트 정책 모듈, 훈련 루프, 평가 지표를 포함하여 수백 에이전트에 대한 확장 훈련이 가능합니다. GPU 가속을 위해 PyTorch 기반이며, Particle World와 Gridworld와 같은 맞춤형 환경을 지원합니다. 모듈식 설계로 새 알고리즘의 확장이 쉽고, 내장된 로깅과 Matplotlib 기반의 시각화 도구는 보상, 손실 곡선, 평균장 분포를 추적합니다. 예제 스크립트와 문서가 사용자들이 설정, 실험 구성, 결과 분석에 도움을 주며, 대규모 다중 에이전트 시스템 연구와 프로토타이핑에 이상적입니다.

MARL Simulator는 효율적이고 확장 가능한 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 알고리즘 개발을 촉진하기 위해 설계되었습니다. PyTorch의 분산 백엔드를 활용하여 사용자가 여러 GPU 또는 노드에서 병렬 학습을 실행할 수 있도록 하여 실험 시간을 크게 줄입니다. 시뮬레이터는 협력 내비게이션, 포식자-피식자, 격자 세계 등과 사용자 정의 환경을 지원하는 모듈형 환경 인터페이스를 제공합니다. 에이전트는 다양한 통신 프로토콜을 활용하여 행동을 조정하고, 관측을 공유하며, 보상을 동기화할 수 있습니다. 구성 가능한 보상 및 관측 공간은 학습 역학에 세밀한 제어를 가능하게 하며, 내장 로깅 및 시각화 도구는 성능 지표에 대한 실시간 통찰력을 제공합니다.

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.

multiagent-env는 다중 에이전트 강화 학습 환경의 생성과 평가를 간소화하도록 설계된 오픈소스 파이썬 라이브러리입니다. 사용자들은 에이전트 수, 행동 및 관측 공간, 보상 함수, 환경 역학을 지정하여 협력 및 적대적 시나리오를 정의할 수 있습니다. 실시간 시각화, 커스터마이징 가능한 렌더링, Stable Baselines, RLlib과 같은 파이썬 기반 RL 프레임워크와의 손쉬운 통합을 지원합니다. 모듈화된 설계로 새로운 시나리오의 빠른 프로토타이핑과 다중 에이전트 알고리즘의 간단한 벤치마킹이 가능합니다.

multiagent_envs는 멀티에이전트 강화학습 연구 및 개발을 위해 맞춤형 모듈형 파이썬 기반 환경 세트를 제공하며, 협력 네비게이션, 포식자-피해자, 사회적 딜레마, 경쟁 무대 등의 시나리오를 포함합니다. 각 환경은 에이전트 수, 관찰 특징, 보상 함수, 충돌 역학을 정의할 수 있습니다. 이 프레임워크는 Stable Baselines, RLlib과 같은 인기 RL 라이브러리와 원활하게 통합되어 벡터화 학습 루프, 병렬 실행, 간편한 로깅을 지원합니다. 사용자들은 간단한 API를 따라 기존 시나리오를 확장하거나 새로 만들어 MADDPG, QMIX, PPO와 같은 알고리즘을 일관되고 재현 가능한 환경에서 실험할 수 있습니다.

AutoDRIVE Cooperative MARL은 자율주행 임무를 위한 협력형 다중 에이전트 강화학습(MARL) 정책을 훈련시키고 배포하기 위해 설계된 오픈소스 프레임워크입니다. 교차로, 고속도로 플레토닝, 병합과 같은 교통 시나리오를 모델링 하기 위해 현실감 있는 시뮬레이터와 통합됩니다. 이 프레임워크는 중앙집중식 훈련과 분산형 실행을 구현하여 차량들이 공유된 정책을 학습하여 교통 효율성과 안전성을 극대화할 수 있도록 합니다. 사용자들은 환경 파라미터를 설정하고, 기본 MARL 알고리즘을 선택하며, 훈련 진행 상황을 시각화하고, 에이전트 협조 성과를 벤치마킹할 수 있습니다.