Patrolling-Zoo는 Python에서 다중 에이전트 순찰 작업을 생성하고 실험할 수 있는 유연한 프레임워크를 제공합니다. 이 라이브러리에는 감시, 모니터링, 커버리지 시나리오를 시뮬레이션하는 다양한 격자 기반 및 그래프 기반 환경이 포함되어 있습니다. 사용자는 에이전트 수, 맵 크기, 토폴로지, 보상 함수, 관측 공간을 구성할 수 있습니다. PettingZoo 및 Gym API와의 호환성 덕분에 인기 있는 강화 학습 알고리즘과 원활하게 통합됩니다. 이 환경은 일관된 설정에서 MARL 기법의 벤치마크 및 비교를 용이하게 합니다. 표준 시나리오와 새로운 시나리오를 맞춤화하는 도구를 제공하여 Patrolling-Zoo는 자율 로보틱스, 보안 감시, 수색 및 구조 작업, 대규모 영역 커버리지 연구를 가속화합니다.

JasonEnvironments는 Jason 멀티에이전트 시스템 전용으로 설계된 환경 모듈 컬렉션을 제공합니다. 각 모듈은 표준화된 인터페이스를 통해 에이전트들이 추적-도망, 자원 채취, 협력 작업 등 다양한 시나리오에서 인지, 행동, 상호작용할 수 있도록 합니다. 라이브러리는 기존 Jason 프로젝트에 간단히 통합 가능하며, JAR 파일을 포함시키고, 환경을 에이전트 아키텍처 파일에서 설정한 후 시뮬레이션을 실행하면 됩니다. 개발자는 환경 파라미터와 규칙을 확장하거나 사용자 맞춤화할 수 있어 연구 또는 교육 목적에 맞게 조정 가능합니다.