multi_agent_celar представляет собой модульную платформу ИИ, позволяющую осуществлять коммуникацию между несколькими интеллектуальными агентами на основе возникающего языка в симулированных окружениях. Пользователи могут задавать поведения агентов через файлы политик, настраивать параметры окружения и запускать сессии совместного обучения, в ходе которых агенты развивают собственные протоколы связи для решения кооперативных задач. В состав фреймворка входят скрипты оценки, инструменты визуализации и поддержка масштабируемых экспериментов, что делает его идеальным для исследований в области мультиагентного взаимодействия, возникающих языков и процессов принятия решений.

JasonEnvironments предоставляет коллекцию модулей среды, разработанных специально для Jason-мультитсистемы. Каждый модуль открывает стандартизированный интерфейс, чтобы агенты могли воспринимать, действовать и взаимодействовать в различных сценариях, таких как преследование-уклонение, добыча ресурсов и совместные задачи. Библиотека легко интегрируется в существующие проекты Jason: просто добавьте JAR, настройте нужную среду в файле архитектуры агента и запустите симуляцию. Разработчики также могут расширять или настраивать параметры и правила для адаптации среды под свои исследовательские или образовательные нужды.

MGym — это специальная среда для создания и управления мультиагентными средами обучения с подкреплением (MARL) на Python. Она позволяет пользователям определять сложные сценарии с несколькими агентами, каждый из которых имеет настраиваемые наблюдения, действия, функции вознаграждения и правила взаимодействия. MGym поддерживает синхронный и асинхронный режимы выполнения, предоставляя моделирование агентов как в параллельном, так и в пошаговом режимах. Благодаря API, аналогичному Gym, MGym легко интегрируется с популярными библиотеками RL, такими как Stable Baselines, RLlib и PyTorch. Включает модули для оценки окружающей среды, визуализации результатов и анализа производительности, что способствует системной оценке алгоритмов MARL. Его модульная архитектура позволяет быстро прототипировать совместные, конкурирующие или смешанные задания, что помогает исследователям и разработчикам ускорить эксперименты и исследования в области MARL.

Multiagent-Prediction-Reward — это исследовательский каркас, объединяющий предсказательные модели и механизмы распределения наград для многог агентного обучения с усилением. В его состав входят оболочки окружения, нейронные модули для прогнозирования действий сверстников и настраиваемая логика маршрутизации наград, адаптирующаяся к результатам работы агентов. Репозиторий содержит конфигурационные файлы, образцовые скрипты и панели оценки для проведения экспериментов по совместным задачам. Пользователи могут расширять код для тестирования новых функций наград, интеграции новых окружений и сравнения с существующими алгоритмами RL для множественных агентов.

Масштабируемый MADDPG — это исследовательская рамка для многопрограммного обучения с усилением, обеспечивающая масштабируемую реализацию алгоритма MADDPG. В ней используются центральные критики в процессе обучения и независимые актеры при выполнении для стабильности и эффективности. Библиотека включает Python-скрипты для определения пользовательских окружений, настройки архитектур сетей и гиперпараметров. Пользователи могут обучать множество агентов параллельно, отслеживать метрики и визуализировать кривые обучения. Он интегрируется с окружениями, похожими на OpenAI Gym, и поддерживает ускорение с помощью GPU через TensorFlow. Благодаря модульной структуре, масштабируемый MADDPG обеспечивает гибкие эксперименты в кооперативных, соревновательных или смешанных задачах, облегчая быстрое прототипирование и бенчмаркинг.