멀티 에이전트 시뮬레이션은 사용자 지정 센서, 액추에이터, 의사결정 논리를 갖춘 에이전트 클래스를 정의할 수 있는 유연한 API를 제공합니다. 사용자는 장애물, 자원, 통신 프로토콜이 포함된 환경을 구성한 후, 단계별 또는 실시간 시뮬레이션 루프를 실행합니다. 내장된 로깅, 이벤트 일정, Matplotlib 통합을 통해 에이전트 상태를 추적하고 결과를 시각화할 수 있습니다. 모듈식 설계로 새로운 행동, 환경, 성능 최적화를 쉽게 추가할 수 있어 학술 연구, 교육, 다중 에이전트 시나리오 프로토타이핑에 이상적입니다.

이 오픈소스 프레임워크는 AgentSimJs 에이전트 모델링 라이브러리와 Three.js의 3D 그래픽 엔진을 결합하여 브라우저 기반의 인터랙티브 멀티 에이전트 시뮬레이션을 제공합니다. 사용자는 에이전트 유형, 행동, 환경 규칙을 정의하고 충돌 감지와 이벤트 처리를 구성하며, 맞춤형 렌더링 옵션으로 실시간 시뮬레이션을 시각화할 수 있습니다. 이 라이브러리는 동적 제어, 씬 관리, 성능 튜닝을 지원하여 연구, 교육, 복잡한 에이전트 기반 시나리오 프로토타이핑에 이상적입니다.

NavGround Learning은 내비게이션 작업에서 강화 학습 에이전트 개발 및 벤치마킹을 위한 종합 툴킷을 제공합니다. 다중 에이전트 시뮬레이션, 충돌 모델링, 커스터마이징 가능한 센서 및 액츄에이터를 지원합니다. 사용자는 사전 정의된 정책 템플릿을 선택하거나 커스텀 아키텍처를 구현하여 최신 RL 알고리즘으로 훈련하고 성능 지표를 시각화할 수 있습니다. OpenAI Gym 및 Stable Baselines3와의 통합은 실험 관리를 간소화하며, 내장된 로깅 및 시각화 도구는 에이전트 행동과 훈련 역학에 대한 심층 분석을 가능하게 합니다.

Pits and Orbs는 Python으로 구현된 오픈소스 강화 학습 환경으로, 에이전트가 목표를 추구하고 환경 위험에 직면하는 턴 기반 다중 에이전트 그리드 월드를 제공합니다. 각 에이전트는 사용자 정의 가능한 격자를 탐색하며, 페널티를 부여하거나 에피소드를 종료하는 무작위로 배치된 함정을 피하고, 긍정적인 보상을 위해 구슬을 모아야 합니다. 이 환경은 경쟁 모드와 협력 모드를 모두 지원하며, 연구자들이 다양한 학습 시나리오를 탐구할 수 있게 합니다. 간단한 API는 Stable Baselines 또는 RLlib과 같은 인기 RL 라이브러리와 원활하게 통합됩니다. 주요 기능으로는 조정 가능한 격자 크기, 동적 함정 및 구슬 분포, 구성 가능한 보상 구조, 그리고 훈련 분석을 위한 선택적 로깅이 포함됩니다.

CybMASDE는 연구자와 개발자가 딥 강화 학습이 포함된 다중 에이전트 시뮬레이션을 구축, 구성, 실행할 수 있게 합니다. 사용자들은 맞춤 시나리오를 작성하고, 에이전트 역할과 보상 기능을 정의하며, 표준 또는 맞춤 RL 알고리즘을 연결할 수 있습니다. 이 프레임워크는 환경 서버, 네트워크 에이전트 인터페이스, 데이터 수집기, 렌더링 유틸리티를 포함합니다. 병렬 훈련, 실시간 모니터링, 모델 체크포인팅을 지원하며, 모듈 식 구조 덕분에 새로운 에이전트, 관찰 공간, 훈련 전략의 통합이 원활하게 이뤄집니다. 협력 제어, 군집 행동, 자원 할당 등 다양한 다중 에이전트 사용 사례의 실험을 가속화합니다.