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.

MADDPG-Keras는 Keras에 구현된 MADDPG 알고리즘을 통해 다중 에이전트 강화 학습 연구를 위한 완전한 프레임워크를 제공합니다. 연속 행동 공간, 여러 에이전트, 표준 OpenAI Gym 환경을 지원하며, 연구자와 개발자는 신경망 구조, 학습 하이퍼파라미터, 보상 함수를 구성할 수 있으며, 내장 로깅과 모델 체크포인트 기능을 이용하여 실험을 빠르게 수행하고 벤치마킹할 수 있습니다.