협력검색환경은 이산 격자와 연속 공간 모두에서 협력 검색 작업에 적합한 유연한 gym 호환 다중 에이전트 강화 학습 환경을 제공합니다. 에이전트는 부분 관측 하에 작동하며, 사용자 정의 가능한 통신 토폴로지를 기반으로 정보를 공유할 수 있습니다. 이 프레임워크는 검색 및 구호, 동적 목표 추적, 공동 매핑과 같은 사전 정의된 시나리오를 지원하며, 사용자 지정 환경과 보상 구조를 정의하는 API를 제공합니다. Stable Baselines3와 Ray RLlib과 같은 인기 RL 라이브러리와 원활하게 통합되어 있으며, 성능 분석을 위한 로깅 유틸리티와 실시간 모니터링을 위한 시각화 도구를 포함하고 있습니다. 연구자들은 격자 크기, 에이전트 수, 센서 범위, 보상 공유 메커니즘 등을 조정하여 협력 전략을 평가하고 새로운 알고리즘의 벤치마크를 할 수 있습니다.

MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw는 StarCraft II에서 다중 AI 에이전트 개발, 훈련 및 평가를 위한 완전한 툴킷을 제공합니다. 유닛 이동, 대상 지정, 능력에 대한 저수준 제어를 제공하며, 유연한 보상 설계와 시나리오 구성이 가능합니다. 사용자는 맞춤형 신경망 아키텍처를 쉽게 연결하고, 팀 기반 협력 전략을 정의하며, 지표를 기록할 수 있습니다. PySC2를 기반으로 병렬 훈련, 체크포인트 및 시각화를 지원하여 협력과 경쟁 다중 에이전트 강화학습 연구에 이상적입니다.

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.