EthicalEvalMAS는 정의, 자율성, 프라이버시, 투명성, 이익 증진 등의 핵심 윤리적 차원에서 다중 에이전트 시스템을 평가하는 모듈형 환경을 제공합니다. 사용자는 맞춤형 시나리오 또는 내장 템플릿을 생성하고, 특화된 지표를 정의하며, 자동 평가 스크립트를 실행하고, 내장 보고 도구를 통해 결과를 시각화할 수 있습니다. 확장 가능한 구조는 기존 MAS 플랫폼과의 통합을 지원하며, 다양한 에이전트 행동에 대해 재현 가능한 윤리적 벤치마킹을 용이하게 합니다.

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.