MARL Simulator는 효율적이고 확장 가능한 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 알고리즘 개발을 촉진하기 위해 설계되었습니다. PyTorch의 분산 백엔드를 활용하여 사용자가 여러 GPU 또는 노드에서 병렬 학습을 실행할 수 있도록 하여 실험 시간을 크게 줄입니다. 시뮬레이터는 협력 내비게이션, 포식자-피식자, 격자 세계 등과 사용자 정의 환경을 지원하는 모듈형 환경 인터페이스를 제공합니다. 에이전트는 다양한 통신 프로토콜을 활용하여 행동을 조정하고, 관측을 공유하며, 보상을 동기화할 수 있습니다. 구성 가능한 보상 및 관측 공간은 학습 역학에 세밀한 제어를 가능하게 하며, 내장 로깅 및 시각화 도구는 성능 지표에 대한 실시간 통찰력을 제공합니다.

Autonomys Agents를 사용하면 개발자가 수작업 개입 없이 복잡한 작업을 수행할 수 있는 자율 AI 에이전트를 만들 수 있습니다. Python 기반으로, 에이전트 행동 정의, 외부 API와 사용자 정의 기능 통합, 상호작용 간 대화 기억 유지 등을 위한 도구를 제공합니다. 에이전트는 다중 에이전트 환경에서 협력하고, 지식을 공유하며, 행동을 조율할 수 있습니다. 관측 모듈은 실시간 로그 기록, 성능 추적, 디버깅 인사이트를 제공합니다. 모듈형 구조로, 팀은 핵심 구성요소를 확장하고, 새로운 LLM을 통합하며, 다양한 환경에서 에이전트를 배포할 수 있습니다. 고객 지원 자동화, 데이터 분석, 연구 워크플로우 조정 등에 유용하며, Autonomys Agents는 종단 간 지능형 자율 시스템의 개발과 관리를 간소화합니다.

Agent Logging은 AI 에이전트 프레임워크 및 커스텀 워크플로우용 통합된 로그 프레임워크를 제공합니다. 에이전트 실행의 각 단계 — 프롬프트 생성, 도구 호출, LLM 응답, 최종 출력 — 를 가로채어 타임스탬프와 메타데이터와 함께 기록합니다. 로그는 JSON, CSV로 내보내거나 모니터링 서비스로 전송할 수 있습니다. 라이브러리는 커스터마이징 가능한 로그 레벨, 가시성 플랫폼과의 연동 훅, 결정 경로를 추적하는 시각화 도구를 지원합니다. Agent Logging을 통해 팀은 에이전트의 동작을 이해하고, 성능 병목을 파악하며, 투명한 기록을 유지할 수 있습니다.