Dino Reinforcement Learning oferece uma caixa de ferramentas abrangente para treinar um agente de IA a jogar o jogo do dinossauro do Chrome via aprendizado por reforço. Integrando-se com uma instância headless do Chrome através do Selenium, captura quadros do jogo em tempo real e os processa em representações de estado otimizadas para entradas de redes Q profundas. O framework inclui módulos para memória de replay, exploração epsilon-greedy, modelos de redes neurais convolucionais e loops de treinamento com hiperparâmetros personalizáveis. Os usuários podem monitorar o progresso do treinamento via logs no console e salvar pontos de verificação para avaliações posteriores. Após o treinamento, o agente pode ser implantado para jogar jogos ao vivo autonomamente ou avaliado contra diferentes arquiteturas de modelos. O design modular permite substituição fácil de algoritmos de RL, tornando-o uma plataforma flexível para experimentação.

Multi-Agent-AI-Models-and-Path-Planning fornece um kit de ferramentas abrangente para desenvolver e testar sistemas multiagente combinados com métodos clássicos e modernos de planejamento de rotas. Inclui implementações de algoritmos como A*, Dijkstra, RRT e campos potenciais, além de modelos de comportamento de agentes personalizáveis. O framework apresenta módulos de simulação e visualização, permitindo criação de cenários, monitoramento em tempo real e análise de desempenho de forma integrada. Projetado para extensibilidade, os usuários podem incorporar novos algoritmos de planejamento ou modelos de decisão de agentes para avaliar navegação cooperativa e alocação de tarefas em ambientes complexos.

Selective Reincarnation introduz um mecanismo de treinamento dinâmico baseado em população, adaptado ao MARL. O desempenho de cada agente é avaliado regularmente em relação a limites predefinidos. Quando o desempenho de um agente cai abaixo de seus pares, seus pesos são redefinidos para os do agente com melhor desempenho atual, reencarnando-o com comportamentos comprovados. Essa abordagem mantém a diversidade ao redefinir apenas os menos eficazes, minimizando redefinições destrutivas enquanto direciona a exploração para políticas de alta recompensa. Permitindo herança direcionada de parâmetros de redes neurais, a plataforma reduz a variância e acelera a convergência em ambientes cooperativos ou competitivos. Compatível com qualquer algoritmo MARL baseado em gradiente de política, a implementação se integra facilmente aos fluxos de trabalho baseados em PyTorch e inclui hiperparâmetros configuráveis para frequência de avaliação, critérios de seleção e ajuste de estratégias de redefinição.