RL Shooter는 ViZDoom과 OpenAI Gym API를 통합하는 파이썬 기반 프레임워크로, FPS 게임을 위한 유연한 강화 학습 환경을 만듭니다. 사용자는 사용자 정의 시나리오, 맵, 보상 구조를 정의하여 탐색, 타겟 감지, 사격 작업에 사용할 수 있습니다. 조정 가능한 관찰 프레임, 행동 공간, 로깅 기능을 갖추고 있어 Stable Baselines 및 RLlib과 같은 인기 딥 RL 라이브러리를 지원하며, 성능 추적과 실험 재현성을 보장합니다.

NKC 다중 에이전트 모델은 연구자와 개발자에게 다중 에이전트 강화 학습 시스템을 설계, 훈련, 평가하기 위한 종합 도구 키트를 제공합니다. 사용자 정의 에이전트 정책, 환경 동역학, 보상 구조를 정의하는 모듈형 아키텍처를 특징으로 합니다. OpenAI Gym과 원활하게 통합되어 빠른 프로토타이핑이 가능하며, TensorFlow와 PyTorch 지원으로 유연한 백엔드 선택이 가능합니다. 이 프레임워크는 경험 재생, 중앙집중식 훈련과 분산 실행, 여러 GPU를 활용한 분산 훈련 유틸리티를 포함하고 있으며, 확장된 로깅과 시각화 모듈은 성능 지표를 수집하여 벤치마킹과 하이퍼파라미터 튜닝을 돕습니다. 협력, 경쟁, 혼합 동기 시나리오의 구성을 간소화하여 NKC 다중 에이전트 모델은 자율차, 로봇 무리, 게임 AI 등의 분야에서 실험을 가속화합니다.

Team Coordination은 복잡한 작업에 함께 참여하는 다중 AI 에이전트의 오케스트레이션을 간단하게 만드는 경량 Python 라이브러리입니다. 계획자, 실행자, 평가자 또는 통신자와 같은 전문 지정 역할을 정의함으로써 사용자는 높은 수준의 목표를 관리 가능한 하위 작업으로 분해하고, 이를 개별 에이전트에 할당하며, 구조화된 통신을 촉진할 수 있습니다. 이 프레임워크는 비동기 실행, 프로토콜 라우팅, 결과 집계를 담당하여 AI 에이전트 팀이 효율적으로 협력할 수 있게 합니다. 플러그인 시스템은 인기 있는 LLM, API 및 맞춤 논리와의 통합을 지원하여 자동 고객 서비스, 연구, 게임 AI, 데이터 처리 파이프라인 등에 이상적입니다. 명확한 추상화와 확장 가능한 구성요소로, Team Coordination은 확장 가능한 다중 에이전트 워크플로우 개발을 가속화합니다.

HFO_DQN은 Python과 TensorFlow를 결합하여 Deep Q-Network을 사용하는 축구 에이전트 훈련을 위한 완전한 파이프라인을 제공합니다. 사용자는 저장소를 복제(clone)하고, HFO 시뮬레이터와 Python 라이브러리 포함 의존성을 설치하며, YAML 파일에서 훈련 매개변수를 구성할 수 있습니다. 이 프레임워크는 경험 재생, 타깃 네트워크 업데이트, 이플슨 탐색(epsilon-greedy), 그리고 하프 필드 오펜스 도메인에 특화된 보상 조정을 구현합니다. 에이전트 훈련, 성능 로깅, 평가 경기, 결과 플로팅을 위한 스크립트를 포함하며, 모듈형 코드 설계는 커스텀 신경망 아키텍처, 대체 RL 알고리즘, 다중 에이전트 협력 전략의 통합을 허용합니다. 출력에는 훈련된 모델, 성능 지표, 행동 시각화가 포함되어 있으며, 강화학습 및 다중 에이전트 시스템 분야 연구를 지원합니다.