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.

CommNet은 다중 에이전트가 각각의 시간 단계에서 숨겨진 상태를 공유하고 협력 환경에서 행동 조정을 학습할 수 있도록 하는 연구 지향 라이브러리입니다. 이 라이브러리에는 PyTorch 모델 정의, 훈련 및 평가 스크립트, OpenAI Gym 환경 래퍼, 통신 채널, 에이전트 수, 네트워크 깊이 등을 사용자 정의할 수 있는 유틸리티가 포함되어 있습니다. 연구자와 개발자는 CommNet을 사용하여 내비게이션, 추적-회피, 자원 수집 작업에서 에이전트 간 통신 전략을 프로토타입하고 벤치마킹할 수 있습니다.

gym-multigrid는 강화학습에서 다중룸 탐색과 탐사를 위해 설계된 맞춤형 그리드월드 환경 모음을 제공합니다. 각 환경은 객체, 키, 문의 장애물로 구성된 연결된 방들로 이루어져 있으며, 사용자는 그리드 크기, 방 구성, 객체 배치를 프로그래밍 방식으로 조정할 수 있습니다. 이 라이브러리는 전체 또는 부분 관측 모드를 지원하며, RGB 또는 행렬 상태 표현을 제공합니다. 동작에는 이동, 객체 상호작용, 문의 조작이 포함됩니다. 이를 Gym 환경으로 통합하여 연구자는 어떤 Gym 호환 에이전트든 활용하여 키-문 퍼즐, 객체 회수, 계층적 계획과 같은 작업에서 알고리즘을 원활하게 학습하고 평가할 수 있습니다. gym-multigrid의 모듈형 설계와 최소한의 의존성으로 인해 새로운 AI 전략 벤치마킹에 이상적입니다.