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.

셰퍼딩은 강화 학습 연구자와 개발자를 위해 설계된 오픈소스 시뮬레이션 프레임워크로, 콘티뉴어스 또는 디스크리트 공간에서 플랭킹, 수집, 분산 목표 그룹과 같은 행동을 수행하도록 에이전트를 훈련시킵니다. 모듈식 보상 설계, 환경 파라미터 설정, 훈련 성능을 모니터링하는 로깅 유틸리티를 포함하며, 사용자 정의 장애물, 동적 에이전트 군집, 맞춤 정책을 TensorFlow 또는 PyTorch로 정의할 수 있습니다. 시각화 스크립트는 궤적 차트와 에이전트 상호작용의 비디오를 생성합니다. 셰퍼딩의 모듈식 설계 덕분에 기존 RL 라이브러리와 원활히 통합되어 재현 가능한 실험, 새로운 협력 전략 벤치마킹, 빠른 AI 기반 목양 솔루션 프로토타이핑이 가능합니다.

DeepMind MAS Environment는 다중 에이전트 강화 학습 작업을 구축하고 시뮬레이션할 수 있는 표준 인터페이스를 제공하는 Python 라이브러리입니다. 에이전트 수를 구성하고, 관측 및 행동 공간을 정의하며, 보상 구조를 사용자 지정할 수 있습니다. 이 프레임워크는 에이전트 간 통신 채널, 성능 로깅, 렌더링 기능을 지원합니다. 연구원은 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 인기 있는 RL 라이브러리와 원활하게 통합하여 새 알고리즘 벤치마킹, 통신 프로토콜 테스트, 이산 및 연속 제어 도메인 분석이 가능합니다.

데드심플 셀프러닝은 Python에서 강화학습 에이전트를 만들고 훈련하는 매우 간단한 접근 방식을 제공합니다. 이 프레임워크는 환경 래퍼, 정책 모듈, 경험 버퍼와 같은 핵심 RL 구성 요소를 간결한 인터페이스로 추상화합니다. 사용자는 환경을 빠르게 초기화하고, 익숙한 PyTorch 또는 TensorFlow 백엔드를 이용해 커스텀 정책을 정의하며, 내장된 로깅과 체크포인트를 갖춘 훈련 루프를 실행할 수 있습니다. 이 라이브러리는 온-폴리시와 오프-폴리시 알고리즘을 지원하며, Q-학습, 정책 그래디언트, 액터-크리틱 방법 등을 유연하게 실험할 수 있습니다. 보일러플레이트 코드를 줄여 데드심플 셀프러닝은 실무자, 교육자, 연구자가 최소한의 구성으로 알고리즘을 프로토타이핑, 가설 검증, 에이전트 성능 시각화를 할 수 있게 돕습니다. 모듈식 설계로 기존 ML 스택과의 통합도 용이합니다.

Acme는 Python 기반 프레임워크로, 강화 학습 에이전트 개발 및 평가를 쉽게 합니다. 미리 제작된 에이전트 구현(예: DQN, PPO, SAC), 환경 래퍼, 재생 버퍼 및 분산 실행 엔진을 포함합니다. 연구자들은 이들을 조합하여 새로운 알고리즘의 프로토타입을 만들고, 내장 로깅을 통해 학습 메트릭을 모니터링하며, 대규모 실험을 위한 확장 가능한 분산 파이프라인을 활용할 수 있습니다. Acme는 TensorFlow와 JAX와 통합되고, OpenAI Gym 인터페이스를 통한 맞춤형 환경 지원, 체크포인트 생성, 평가, 하이퍼파라미터 구성 유틸리티를 포함합니다.