MAGAIL은 전문가 시범에서 협력 행동을 학습할 수 있도록 하는 다중 에이전트 확장을 구현한 것으로, 파이썬 기반으로 PyTorch(또는 TensorFlow 버전)를 지원하며, 정책(생성기)과 판별자 모듈이 적대적 루프에서 훈련됩니다. 에이전트는 OpenAI Multi-Agent Particle Environment 또는 PettingZoo와 같은 환경에서 궤적을 생성하며, 판별자는 이를 전문 데이터와 일치 여부를 평가하는 데 사용합니다. 반복적인 업데이트를 통해 정책 네트워크는 명시적 보상 함수 없이 전문가와 유사한 전략으로 수렴합니다. MAGAIL의 모듈형 설계는 네트워크 구조, 전문가 데이터 입력, 환경 통합, 학습 하이퍼파라미터를 사용자 정의할 수 있도록 합니다. 또한, 내장된 로깅과 TensorBoard 시각화를 통해 멀티에이전트 학습의 진행 상황과 성능 지표를 모니터링하고 분석할 수 있습니다.

GAMA Genstar 플러그인은 OpenAI, 로컬 LLM 및 맞춤형 모델 엔드포인트에 대한 커넥터를 제공하여 생성 AI 기능을 GAMA 플랫폼에 더합니다. 사용자는 GAML에서 프롬프트와 파이프라인을 정의하여 에이전트 결정, 환경 설명 또는 시나리오 파라미터를 실시간으로 생성할 수 있습니다. 이 플러그인은 동기 및 비동기 API 호출, 응답 캐싱, 파라미터 조정을 지원하며, 대규모 시뮬레이션에 자연어 모델을 쉽게 통합합니다.

Poke-Env는 포켓몬 쇼다운 배틀용 AI 에이전트의 생성과 평가를 간소화하기 위해 설계된 포괄적인 파이썬 인터페이스를 제공합니다. 서버와의 통신, 게임 상태 데이터 파싱, 이벤트 기반 아키텍처를 통해 턴별 행동 관리를 수행합니다. 사용자는 리인포스먼트 러닝이나 휴리스틱 알고리즘을 이용한 맞춤 전략 구현을 위해 기본 플레이어 클래스를 확장할 수 있습니다. 이 프레임워크는 배틀 시뮬레이션, 병렬 매치업, 행동, 보상, 결과 등에 대한 상세 로그 기록을 지원하며, 낮은 수준의 네트워킹 및 파싱 작업을 추상화하여 AI 연구자와 개발자가 알고리즘 설계, 성능 최적화, 전략 벤치마킹에 집중할 수 있게 합니다.