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.

Multiagent-Prediction-Reward는 다중 에이전트 강화 학습을 위해 예측 모델과 보상 분배 메커니즘을 통합하는 연구 지향적 프레임워크입니다. 환경 래퍼, 동료 행동 예측을 위한 신경망 모듈, 에이전트 성능에 적응하는 사용자 정의 가능한 보상 라우팅 로직을 포함합니다. 이 리포지터리는 구성 파일, 예제 스크립트, 평가 대시보드를 제공하여 협력 과제에 대한 실험을 수행할 수 있습니다. 사용자는 새 보상 기능 테스트, 새로운 환경 통합, 기존 다중 에이전트 RL 알고리즘과의 벤치마킹 등을 확장할 수 있습니다.

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.