Multiagent_system은 다중 에이전트 환경을 구축하고 관리하기 위한 종합 도구 키트를 제공합니다. 사용자는 맞춤형 시뮬레이션 시나리오를 정의하고, 에이전트 행동을 지정하며, DQN, PPO, MADDPG와 같은 사전 구현된 알고리즘을 활용할 수 있습니다. 이 프레임워크는 동기식 및 비동기식 훈련을 지원하여 에이전트가 병행 또는 차례로 상호작용할 수 있게 합니다. 내장된 통신 모듈은 협력 전략을 위한 메시지 전달을 용이하게 하며, YAML 파일로 실험 구성을 간소화하며, 결과는 CSV 또는 TensorBoard에 자동 기록됩니다. 시각화 스크립트는 에이전트 궤적, 보상 변화, 통신 패턴의 해석을 돕습니다. 연구와 프로덕션 워크플로우를 위해 설계된 Multiagent_system은 싱글 머신 프로토타입부터 GPU 클러스터의 분산 훈련까지 원활하게 확장됩니다.

OpenMAS는 분산형 AI 에이전트와 다중 에이전트 조정 전략 개발 및 평가를 돕기 위해 설계되었습니다. 사용자 정의 에이전트 행동, 동적 환경 모델, 에이전트 간 메시징 프로토콜을 정의할 수 있는 모듈식 구조를 갖추고 있습니다. 물리 시뮬레이션, 이벤트 기반 실행, AI 알고리즘 플러그인 지원을 제공합니다. 사용자들은 YAML 또는 Python을 통해 시나리오를 구성하고, 에이전트 상호작용을 시각화하며, 내장된 분석 도구로 성능 지표를 수집할 수 있습니다. OpenMAS는 군집 지능, 협력 로보틱스, 분산 의사 결정 등의 연구 프로토타입을 간소화합니다.