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.

RL-Agents는 PyTorch 기반 연구등급 강화학습 프레임워크로, 가치기반, 정책기반, 액터-비평가 방법의 인기 알고리즘을 모두 포함합니다. 이 라이브러리는 모듈형 에이전트 API, GPU 가속, OpenAI Gym과의 원활한 통합, 내장 로깅 및 시각화 도구를 갖추고 있습니다. 사용자들은 하이퍼파라미터를 설정하고, 훈련 루프를 커스터마이징하며, 적은 코드로 성능 벤치마크를 수행할 수 있어 학술 연구, 프로토타이핑, 산업 실험에 이상적입니다.

Multiagent_system은 다중 에이전트 환경을 구축하고 관리하기 위한 종합 도구 키트를 제공합니다. 사용자는 맞춤형 시뮬레이션 시나리오를 정의하고, 에이전트 행동을 지정하며, DQN, PPO, MADDPG와 같은 사전 구현된 알고리즘을 활용할 수 있습니다. 이 프레임워크는 동기식 및 비동기식 훈련을 지원하여 에이전트가 병행 또는 차례로 상호작용할 수 있게 합니다. 내장된 통신 모듈은 협력 전략을 위한 메시지 전달을 용이하게 하며, YAML 파일로 실험 구성을 간소화하며, 결과는 CSV 또는 TensorBoard에 자동 기록됩니다. 시각화 스크립트는 에이전트 궤적, 보상 변화, 통신 패턴의 해석을 돕습니다. 연구와 프로덕션 워크플로우를 위해 설계된 Multiagent_system은 싱글 머신 프로토타입부터 GPU 클러스터의 분산 훈련까지 원활하게 확장됩니다.