MGym은 Python에서 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 환경을 구축하고 관리하기 위한 전문 프레임워크입니다. 여러 에이전트가 포함된 복잡한 시나리오를 정의할 수 있으며, 각각 커스터마이즈 가능한 관측·행동 공간, 보상 함수, 상호작용 규칙을 가집니다. MGym은 동기 및 비동기 실행 모드를 지원하며, 병행과 회전 기반 에이전트 시뮬레이션을 제공합니다. Gym과 유사한 API로 설계되어 Stable Baselines, RLlib, PyTorch와 원활히 통합됩니다. 환경 벤치마킹, 결과 시각화, 성능 분석을 위한 유틸리티 모듈도 포함되어 있어 MARL 알고리즘의 체계적 평가가 가능합니다. 모듈식 구조로 협력적, 경쟁적 또는 혼합형 에이전트 태스크를 빠르게 프로토타이핑할 수 있어 연구자와 개발자가 MARL 실험과 연구를 가속화할 수 있습니다.