Данное репозитории реализует появляющуюся коммуникацию в задачах обучения с подкреплением для нескольких агентов с помощью PyTorch. Пользователи могут настроить нейронные сети для отправителей и получателей для игры в референциальные игры или совместную навигацию, побуждая агентов развивать дискретный или непрерывный канал связи. Включены скрипты для обучения, оценки и визуализации изученных протоколов, а также утилиты для создания окружений, кодирования и декодирования сообщений. Исследователи могут расширять их пользовательскими задачами, изменять архитектуру сетей и анализировать эффективность протоколов, что способствует быстрому экспериментированию в области появления коммуникации агентов.

Возникающая коммуникация в агентах — это открытая платформа на PyTorch, предназначенная для исследователей, изучающих, как многопользовательские системы разрабатывают собственные протоколы связи. Библиотека предлагает гибкие реализации совместных задач обучения с подкреплением, включая референциальные игры, комбинированные игры и задачи идентификации объектов. Пользователи определяют архитектуры говорящих и слушающих агентов, задают свойства каналов сообщений, такие как размер словаря и длина последовательности, и выбирают стратегии обучения, такие как градиенты политики или контролируемое обучение. В рамках представлены скрипты для запуска экспериментов, анализа эффективности коммуникации и визуализации возникающих языков. Модульная конструкция обеспечивает лёгкое расширение новыми игровыми средами или пользовательскими функциями потерь. Исследователи могут воспроизводить опубликованные исследования, создавать эталонные модели новых алгоритмов и исследовать композиционность и семантику языков агентов.