mini-AlphaStar revela a arquitetura complexa do AlphaStar ao fornecer uma estrutura acadêmica, de código aberto, em PyTorch para desenvolvimento de IA em StarCraft II. Inclui codificadores de características espaciais para entradas de tela e minimapa, processamento de características não espaciais, módulos de memória LSTM e redes separadas de política e valor para seleção de ações e avaliação de estados. Utiliza aprendizagem por imitação para bootstrap e reforço com autojogo para ajuste fino, suportando wrappers de ambiente compatíveis com StarCraft II via pysc2, registro via TensorBoard e hiperparâmetros configuráveis. Pesquisadores e estudantes podem gerar conjuntos de dados de jogos humanos, treinar modelos em cenários personalizados, avaliar o desempenho do agente e visualizar curvas de aprendizado. A estrutura modular permite experimentação fácil com variantes de rede, cronogramas de treinamento e configurações multiagentes. Destinado à educação e prototipagem, não para implantação em produção.

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.

Vanilla Agents é uma estrutura leve baseada em PyTorch que fornece implementações modulares e extensíveis de agentes de reforço fundamentais. Suporta algoritmos como DQN, Double DQN, PPO e A2C, com wrappers de ambiente plugáveis compatíveis com OpenAI Gym. Os usuários podem configurar hiperparâmetros, registrar métricas de treinamento, salvar pontos de verificação e visualizar curvas de aprendizagem. A base de código é organizada para clareza, tornando-a ideal para prototipagem de pesquisa, uso educacional e benchmarking de novas ideias em RL.