SoccerAgent는 최신 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 기술을 활용하여 자율 축구 에이전트를 개발 및 훈련하기 위한 전문 AI 프레임워크입니다. 2D 또는 3D 환경에서 현실적인 축구 경기를 시뮬레이션하며, 보상 함수 정의, 선수 속성 커스터마이징, 전술 전략 구현이 가능합니다. 사용자들은 PPO, DDPG, MADDPG와 같은 인기 RL 알고리즘을 내장 모듈을 통해 통합할 수 있고, 대시보드에서 훈련 진행 상황을 모니터링하며 실시간으로 에이전트 행동을 시각화할 수 있습니다. 이 프레임워크는 공격, 방어, 조정 프로토콜을 위한 시나리오 기반 훈련도 지원합니다. 확장 가능한 코드베이스와 상세 문서를 통해 SoccerAgent는 연구자와 개발자가 팀 역학을 분석하고 AI 기반의 플레이 전략을 개선할 수 있도록 돕습니다.

HFO_DQN은 Python과 TensorFlow를 결합하여 Deep Q-Network을 사용하는 축구 에이전트 훈련을 위한 완전한 파이프라인을 제공합니다. 사용자는 저장소를 복제(clone)하고, HFO 시뮬레이터와 Python 라이브러리 포함 의존성을 설치하며, YAML 파일에서 훈련 매개변수를 구성할 수 있습니다. 이 프레임워크는 경험 재생, 타깃 네트워크 업데이트, 이플슨 탐색(epsilon-greedy), 그리고 하프 필드 오펜스 도메인에 특화된 보상 조정을 구현합니다. 에이전트 훈련, 성능 로깅, 평가 경기, 결과 플로팅을 위한 스크립트를 포함하며, 모듈형 코드 설계는 커스텀 신경망 아키텍처, 대체 RL 알고리즘, 다중 에이전트 협력 전략의 통합을 허용합니다. 출력에는 훈련된 모델, 성능 지표, 행동 시각화가 포함되어 있으며, 강화학습 및 다중 에이전트 시스템 분야 연구를 지원합니다.