alaamoheb의 다중 에이전트 강화학습 라이브러리는 공유 환경에서 다수의 에이전트 개발, 훈련 및 평가를 용이하게 하는 포괄적인 오픈소스입니다. DQN, PPO, MADDPG 등을 포함한 가치 기반 및 정책 기반 알고리즘의 모듈식 구현을 갖추고 있습니다. 이 저장소는 OpenAI Gym, Unity ML-Agents, StarCraft Multi-Agent Challenge와의 통합을 지원하며, 연구와 현실 영감의 시나리오 모두에 실험을 가능하게 합니다. YAML 기반 실험 설정, 로깅 유틸리티, 시각화 도구를 통해 학습 곡선 모니터링, 하이퍼파라미터 조정, 다양한 알고리즘 비교가 가능합니다. 이 프레임워크는 협력, 경쟁 및 혼합 다중 에이전트 작업 실험을 가속화하며 재현 가능한 연구와 벤치마킹을 돕습니다.

MADDPG-Keras는 Keras에 구현된 MADDPG 알고리즘을 통해 다중 에이전트 강화 학습 연구를 위한 완전한 프레임워크를 제공합니다. 연속 행동 공간, 여러 에이전트, 표준 OpenAI Gym 환경을 지원하며, 연구자와 개발자는 신경망 구조, 학습 하이퍼파라미터, 보상 함수를 구성할 수 있으며, 내장 로깅과 모델 체크포인트 기능을 이용하여 실험을 빠르게 수행하고 벤치마킹할 수 있습니다.