jason-RL은 Jason 멀티 에이전트 프레임워크에 강화학습 계층을 추가하여, AgentSpeak BDI 에이전트가 보상 피드백을 통해 행동 선택 정책을 학습할 수 있게 합니다. Q-학습과 SARSA 알고리즘을 구현하며, 학습 매개변수(학습률, 할인 인자, 탐색 전략) 설정 지원과 학습 지표 로그 기록이 가능합니다. 에이전트 계획 내에 보상 함수를 정의하고 시뮬레이션을 수행함으로써, 개발자는 시간이 지남에 따라 에이전트의 의사결정이 향상되고 환경 변화에 적응하는 모습을 관찰할 수 있습니다.

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.