multiagent_envs는 멀티에이전트 강화학습 연구 및 개발을 위해 맞춤형 모듈형 파이썬 기반 환경 세트를 제공하며, 협력 네비게이션, 포식자-피해자, 사회적 딜레마, 경쟁 무대 등의 시나리오를 포함합니다. 각 환경은 에이전트 수, 관찰 특징, 보상 함수, 충돌 역학을 정의할 수 있습니다. 이 프레임워크는 Stable Baselines, RLlib과 같은 인기 RL 라이브러리와 원활하게 통합되어 벡터화 학습 루프, 병렬 실행, 간편한 로깅을 지원합니다. 사용자들은 간단한 API를 따라 기존 시나리오를 확장하거나 새로 만들어 MADDPG, QMIX, PPO와 같은 알고리즘을 일관되고 재현 가능한 환경에서 실험할 수 있습니다.

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.

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.