simple_rl은 강화 학습 연구와 교육을 간소화하기 위해 설계된 미니멀한 Python 라이브러리입니다. 환경과 에이전트 정의를 위한 일관된 API를 제공하며, Q-학습, 몬테카를로 방법, 가치 및 정책 반복과 같은 일반 RL 패러다임을 지원합니다. GridWorld, MountainCar, Multi-Armed Bandits와 같은 샘플 환경이 포함되어 있어 실습 실험이 용이합니다. 사용자들은 기본 클래스를 확장하여 맞춤형 환경 또는 에이전트를 구현할 수 있으며, 유틸리티 함수는 로깅, 성능 추적, 정책 평가를 담당합니다. 가벼운 구조와 깔끔한 코드로 빠른 프로토타이핑, RL 핵심 교육, 새 알고리즘 벤치마킹에 이상적입니다.

CArtAgO (AGents Open environments를 위한 일반 아티팩트 인프라)는 다중 에이전트 시스템에서 환경 인프라를 구현하기 위한 가볍고 확장 가능한 프레임워크입니다. 아티팩트라는 개념을 도입하는데, 이는 환경 자원을 나타내는 일급 객체이며, 정의된 작업, 관찰 가능한 속성, 이벤트 인터페이스를 갖추고 있습니다. 개발자는 Java에서 아티팩트 타입을 정의하고, 환경 클래스에 등록하며, 작업과 이벤트를 노출하여 에이전트가 이를 활용하게 합니다. 에이전트는 표준 액션(예: createArtifact, observe)을 사용하여 아티팩트와 상호작용하며, 비동기 알림을 통해 상태 변화를 파악하고 공유 자원을 통해 조율합니다. CArtAgO는 Jason, JaCaMo, JADE, Spring Agent 등과 쉽게 통합되어 하이브리드 시스템 개발이 가능합니다. 프레임워크는 내장된 아티팩트 문서화, 동적 로드, 실시간 모니터링 기능을 제공하여 복잡한 에이전트 기반 애플리케이션의 빠른 프로토타이핑을 지원합니다.