협력검색환경은 이산 격자와 연속 공간 모두에서 협력 검색 작업에 적합한 유연한 gym 호환 다중 에이전트 강화 학습 환경을 제공합니다. 에이전트는 부분 관측 하에 작동하며, 사용자 정의 가능한 통신 토폴로지를 기반으로 정보를 공유할 수 있습니다. 이 프레임워크는 검색 및 구호, 동적 목표 추적, 공동 매핑과 같은 사전 정의된 시나리오를 지원하며, 사용자 지정 환경과 보상 구조를 정의하는 API를 제공합니다. Stable Baselines3와 Ray RLlib과 같은 인기 RL 라이브러리와 원활하게 통합되어 있으며, 성능 분석을 위한 로깅 유틸리티와 실시간 모니터링을 위한 시각화 도구를 포함하고 있습니다. 연구자들은 격자 크기, 에이전트 수, 센서 범위, 보상 공유 메커니즘 등을 조정하여 협력 전략을 평가하고 새로운 알고리즘의 벤치마크를 할 수 있습니다.

MARTI(다중 에이전트 강화 학습 툴킷 및 인터페이스)는 다중 에이전트 RL 알고리즘의 개발, 평가 및 벤치마킹을 간소화하는 연구 중심 프레임워크입니다. 사용자 정의 환경, 에이전트 정책, 보상 구조, 통신 프로토콜을 구성할 수 있는 플러그 앤 플레이 아키텍처를 제공합니다. MARTI는 인기 딥러닝 라이브러리와 통합되며, GPU 가속 및 분산 훈련을 지원하며, 성능 분석을 위한 상세 로그와 시각화를 생성합니다. 모듈식 설계 덕분에 새로운 접근법의 빠른 프로토타이핑과 표준 베이스라인과의 체계적 비교가 가능하며, 자율 시스템, 로보틱스, 게임 AI, 협력 멀티에이전트 시나리오 등의 분야에 이상적입니다.

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.

Multiagent-Prediction-Reward는 다중 에이전트 강화 학습을 위해 예측 모델과 보상 분배 메커니즘을 통합하는 연구 지향적 프레임워크입니다. 환경 래퍼, 동료 행동 예측을 위한 신경망 모듈, 에이전트 성능에 적응하는 사용자 정의 가능한 보상 라우팅 로직을 포함합니다. 이 리포지터리는 구성 파일, 예제 스크립트, 평가 대시보드를 제공하여 협력 과제에 대한 실험을 수행할 수 있습니다. 사용자는 새 보상 기능 테스트, 새로운 환경 통합, 기존 다중 에이전트 RL 알고리즘과의 벤치마킹 등을 확장할 수 있습니다.