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.

multiagent_envs — это модульный набор сред на Python, предназначенных для исследований и разработки в области обучения с подкреплением с несколькими агентами. Включает сценарии, такие как кооперативная навигация, хищник-жертва, социальные дилеммы и соревновательные арены. Каждая среда позволяет задавать число агентов, характеристики наблюдений, функции вознаграждения и динамику столкновений. Фреймворк легко интегрируется с популярными RL-библиотеками как Stable Baselines и RLlib, поддерживая векторизированное обучение, параллельное выполнение и легкое логирование. Пользователи могут расширять существующие сценарии или создавать новые с помощью простой API, ускоряя экспериментирование с алгоритмами MADDPG, QMIX, PPO в воспроизводимых условиях.