Jason-RL добавляет слой обучения с подкреплением в многопользовательскую систему Jason, позволяя агентам AgentSpeak BDI изучать политики выбора действий по наградной обратной связи. Реализует алгоритмы Q-обучения и SARSA, поддерживает настройку параметров обучения (скорость обучения, коэффициент дисконтирования, стратегию исследования) и регистрирует метрики тренировки. Определяя функции наград в планах агентов и запуская симуляции, разработчики могут наблюдать за улучшением решений агентов со временем и их адаптацией к меняющимся условиям без ручного кодирования политик.

MAPF_G2RL — это открытая исследовательская среда, соединяющая теорию графов и глубокое усиленное обучение для решения задачи поиска путей с несколькими агентами (MAPF). Она кодирует узлы и ребра в векторные представления, определяет пространственные и коллизионно-осведомленные функции награды, поддерживает различные алгоритмы RL, такие как DQN, PPO и A2C. Фреймворк автоматизирует создание сценариев, генерируя случайные графы или импортируя карты реального мира, а также управляет циклами обучения, оптимизирующими политики для нескольких агентов одновременно. После обучения агенты оцениваются в симуляционных средах по показателям оптимальности маршрутов, времени выполнения и уровню успеха. Его модульный дизайн позволяет исследователям расширять ключевые компоненты, интегрировать новые методы MARL и проводить сравнение с классическими решателями.