Multi-Agent Surveillance предлагает гибкую симуляционную среду, в которой несколько ИИ-агентов выступают в роли хищников или жертв в дискретном мире на сетке. Пользователи могут настраивать параметры окружения, такие как размеры сетки, количество агентов, радиусы обнаружения и структуры вознаграждения. В репозитории есть классы на Python для поведения агентов, скрипты генерации сценариев, встроенная визуализация с помощью matplotlib и бесшовная интеграция с популярными библиотеками обучения с подкреплением. Это облегчает создание эталонных тестов для координации нескольких агентов, разработку нестандартных стратегий наблюдения и проведение воспроизводимых экспериментов.