Este projeto de código aberto oferece uma estrutura completa de aprendizado por reforço multiagente construída em PyTorch e Unity ML-Agents. Inclui algoritmos DDPG descentralizados, wrappers de ambiente e roteiros de treinamento. Os usuários podem configurar políticas de agentes, redes críticas, buffers de replay e trabalhadores de treinamento paralelos. Ganchos de registro permitem monitoramento no TensorBoard, enquanto um código modular suporta funções de recompensa e parâmetros de ambiente personalizados. O repositório inclui cenas Unity de exemplo demonstrando tarefas colaborativas de navegação, tornando-se ideal para estender e testar cenários multiagente em simulações.

A Acme é uma estrutura baseada em Python que simplifica o desenvolvimento e a avaliação de agentes de aprendizado por reforço. Oferece uma coleção de implementações de agentes pré-construídos (por exemplo, DQN, PPO, SAC), wrappers de ambientes, buffers de Replay e motores de execução distribuída. Pesquisadores podem combinar componentes para criar protótipos de novos algoritmos, monitorar métricas de treinamento com registro embutido e aproveitar pipelines distribuídos escaláveis para experimentos em grande escala. A Acme integra-se com TensorFlow e JAX, suporta ambientes personalizados via interfaces OpenAI Gym e inclui utilitários para checkpointing, avaliação e configuração de hiperparâmetros.