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.

Vanilla Agents는 핵심 강화 학습 에이전트의 모듈형 및 확장 가능한 구현을 제공하는 경량 PyTorch 기반 프레임워크입니다. DQN, Double DQN, PPO, A2C와 같은 알고리즘을 지원하며, OpenAI Gym과 호환 가능한 플러그인 환경 래퍼를 갖추고 있습니다. 사용자는 하이퍼파라미터를 조정하고, 학습 메트릭을 로깅하며, 체크포인트를 저장하고, 학습 곡선을 시각화할 수 있습니다. 코드베이스는 명확하게 구성되어 있어 연구 프로토타이핑, 교육용, 새 아이디어의 벤치마킹에 이상적입니다.

Acme는 Python 기반 프레임워크로, 강화 학습 에이전트 개발 및 평가를 쉽게 합니다. 미리 제작된 에이전트 구현(예: DQN, PPO, SAC), 환경 래퍼, 재생 버퍼 및 분산 실행 엔진을 포함합니다. 연구자들은 이들을 조합하여 새로운 알고리즘의 프로토타입을 만들고, 내장 로깅을 통해 학습 메트릭을 모니터링하며, 대규모 실험을 위한 확장 가능한 분산 파이프라인을 활용할 수 있습니다. Acme는 TensorFlow와 JAX와 통합되고, OpenAI Gym 인터페이스를 통한 맞춤형 환경 지원, 체크포인트 생성, 평가, 하이퍼파라미터 구성 유틸리티를 포함합니다.

Deep Trading Agent는 알고리즘 거래를 위한 전체 파이프라인을 제공합니다: 데이터 수집, OpenAI Gym 호환 환경 시뮬레이션, 딥 RL 모델 훈련(예: DQN, PPO, A2C), 성과 시각화, 과거 데이터 기반 백테스트, 브로커 API 연결을 통한 실시간 배포. 사용자는 맞춤 보상 지표를 정의하고, 하이퍼파라미터를 조정하며, 실시간으로 에이전트 성능을 모니터링할 수 있습니다. 모듈화된 구조는 주식, 외환, 암호화폐 시장을 지원하며, 새로운 자산 클래스에 대한 확장도 원활히 가능합니다.

Dino Reinforcement Learning은 강화 학습을 통해 Chrome 공룡 게임을 플레이하는 AI 에이전트 훈련을 위한 종합 도구를 제공합니다. 셀레늄을 통해 헤드리스 Chrome 인스턴스와 통합하여 실시간 게임 프레임을 캡처하고, 딥 Q 네트워크 입력에 최적화된 상태 표현으로 처리합니다. 프레임 재생, 이플실론-탐욕 탐사, 컨볼루션 신경망 모델 및 사용자 맞춤 하이퍼파라미터가 포함된 훈련 루프 모듈이 포함됩니다. 훈련 진행 상황은 콘솔 로그를 통해 확인하며 체크포인트 저장으로 나중에 평가 가능합니다. 훈련 후, 에이전트는 자율적으로 실시간 게임을 플레이하거나 다양한 모델 아키텍처와 벤치마킹할 수 있습니다. 모듈식 설계로 RL 알고리즘을 쉽게 교체할 수 있어 실험에 유연성을 제공합니다.

DQN-Deep-Q-Network-Atari-Breakout-TensorFlow는 Atari Breakout 환경에 특화된 DQN 알고리즘의 완전한 구현입니다. Q 값을 근사하기 위해 컨volutional Neural Network를 사용하고, 연속 관측 간의 상관관계를 끊기 위해 경험 재생을 적용하며, 훈련 안정화를 위해 주기적으로 업데이트되는 대상 네트워크를 사용합니다. 에이전트는 epsilon-greedy 정책을 따르며, 원시 픽셀 입력에서 처음부터 훈련할 수 있습니다. 저장소에는 구성 파일, 에피소드별 보상 성장을 모니터링하는 훈련 스크립트, 훈련된 모델을 평가하는 평가 스크립트, TensorBoard 유틸리티를 통한 훈련 메트릭 시각화 도구가 포함되어 있습니다. 사용자는 학습률, 재생 버퍼 크기, 배치 크기와 같은 하이퍼파라미터를 조절하여 다양한 환경을 실험할 수 있습니다.

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.

MultiAgentModel은 멀티에이전트 시나리오를 위한 맞춤형 환경 및 에이전트 클래스를 정의하는 통합 API를 제공합니다. 개발자는 관측 및 행동 공간, 보상 구조, 통신 채널을 지정할 수 있습니다. PPO, DQN, A2C와 같은 인기 RL 알고리즘을 기본 지원하여 최소한의 구성으로 훈련할 수 있습니다. 실시간 시각화 도구를 통해 에이전트 상호작용과 성능 지표를 모니터링합니다. 모듈식 아키텍처는 새로운 알고리즘과 맞춤형 모듈의 손쉬운 통합을 가능하게 하며, 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 유연한 구성 시스템, 실험 추적을 위한 로깅 유틸리티, 원활한 포터블성을 위한 OpenAI Gym 환경과의 호환성을 포함합니다. 사용자들은 공유 환경에서 협력하거나, 기록된 세션을 재생하여 분석할 수 있습니다.