HMAS는 계층형 다중 에이전트 시스템 개발을 가능하게 하는 오픈 소스 Python 프레임워크입니다. 에이전트 계층, 에이전트 간 통신 프로토콜, 환경 통합, 내장 훈련 루프를 위한 추상화를 제공합니다. 연구자와 개발자는 HMAS를 사용하여 복잡한 에이전트 상호 작용의 프로토타입을 만들고, 협력 정책을 훈련하며, 시뮬레이션 환경에서 성능을 평가할 수 있습니다. 모듈식 설계를 통해 에이전트, 환경, 훈련 전략을 확장하고 사용자 지정하기 쉽습니다.

IRIS(인터랙티브 연구 구상 시스템)는 연구자가 연구 아이디어를 신속하게 프로토타입할 수 있도록 하는 AI 지원 도우미입니다. 사용자는 연구 주제 또는 분야를 입력하고, IRIS는 맞춤형 연구 질문을 생성하며, 핵심 개념을 식별하고, 관련 문헌 초록을 종합하며, 실험 설계 또는 방법론을 제안합니다. 이러한 통찰력을 사용자 맞춤 워크플로우로 조직하고 가설 수립, 데이터 수집 계획, 결과 해석 프레임워크를 지원합니다. 반복적 채팅을 통해 IRIS는 피드백에 따라 산출물을 개선하고, 연구 목표와 일치시키며, PDF, DOCX 또는 Markdown 형식으로 구조화된 보고서를 내보낼 수 있습니다. 반복적인 작업 자동화와 창의적 브레인스토밍 강화를 통해 IRIS는 학문, R&D 연구소, 스타트업의 초기 연구를 가속화하여 혁신을 촉진하고 인사이트 도달 시간을 단축합니다.

multi_agent_celar는 시뮬레이션 환경에서 여러 지능형 에이전트 간의 출현 언어 통신을 가능하게 하는 모듈식 AI 플랫폼입니다. 사용자는 정책 파일을 통해 에이전트 행동을 정의하고, 환경 매개변수를 구성하며, 에이전트가 협력 과제를 해결하기 위해 자체 통신 프로토콜을 발전시키는 조정된 훈련 세션을 실행할 수 있습니다. 이 프레임워크는 평가 스크립트, 시각화 도구 및 확장 가능한 실험 지원을 포함하여, 다중 에이전트 협업, 출현 언어, 의사 결정 과정에 관한 연구에 이상적입니다.

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.