RL Collision Avoidance는 다중 로봇 충돌 회피 정책을 개발, 훈련, 배포하기 위한 전체 파이프라인을 제공합니다. 강화 학습 알고리즘을 통해 충돌 없는 탐색을 학습하는 Gym 호환 시뮬레이션 시나리오 세트가 있으며, 환경 파라미터를 사용자 정의하고 GPU 가속을 활용하여 더 빠른 훈련이 가능하며, 학습된 정책을 내보낼 수 있습니다. 또한 ROS와 통합되어 실 환경 테스트가 가능하며, 즉시 평가할 수 있는 사전 학습된 모델도 지원하고, 에이전트의 궤적 및 성능 지표 시각화 도구를 제공합니다.

Java JADE 환경에서의 AI 축구컵은 Java Agent 개발 프레임워크(JADE)를 활용하여 전체 축구 토너먼트를 시뮬레이션하는 오픈소스 데모입니다. 각 선수는 움직임, 공 제어, 패스, 슛 행동이 가능한 자율 에이전트로 모델링되며, 메시지 교환을 통해 전략을 조율합니다. 시뮬레이터는 심판 및 코치 에이전트와 경기 규칙을 적용하며 토너먼트 브래킷을 관리합니다. 개발자는 커스텀 규칙 또는 머신러닝 모듈을 통합하여 의사결정을 확장할 수 있습니다. 이 환경은 실시간 스포츠 시나리오 내에서 다중 에이전트 통신, 팀워크, 역동적인 전략 계획을 보여줍니다.

Beer Game 환경은 4단계(소매점, 도매상, 유통업체, 제조사) 맥주 공급망을 이산 시간으로 시뮬레이션하며, OpenAI Gym 인터페이스를 제공합니다. 에이전트는 재고, 파이프라인 재고, 수신 주문에 대한 관측값을 받고, 주문 수량을 출력합니다. 환경은 매 단계의 재고 보유 및 백오더 비용을 계산하며, 사용자 요구에 따른 분포와 리드타임을 지원합니다. Stable Baselines3와 같은 인기 RL 라이브러리와 원활하게 통합되어 연구자와 교육자가 공급망 최적화 작업에서 알고리즘을 벤치마크하거나 훈련할 수 있습니다.