RL-Agents — это научный уровень фреймворка обучения с подкреплением, построенного на PyTorch, объединяющего популярные RL-алгоритмы из методов, основанных на ценности, политике и акторе-критике. Библиотека включает модульный API агентов, GPU-ускорение, бесшовную интеграцию с OpenAI Gym и встроенные инструменты логирования и визуализации. Пользователи могут настраивать гиперпараметры, адаптировать циклы обучения и тестировать производительность с помощью нескольких строк кода, что делает RL-Agents идеальным выбором для академических исследований, прототипирования и промышленного эксперимента.

Fast Reinforcement Learning — это специализированная Python-обёртка, предназначенная для ускорения разработки и выполнения агентов обучения с усилением. Она обеспечивает поддержку популярных алгоритмов, таких как PPO, A2C, DDPG и SAC, в сочетании с управлением высокопроизводительными векторизированными средами. Пользователи могут легко настраивать сеть политик, изменять учебные циклы и использовать GPU-ускорение для масштабных экспериментов. Модульная архитектура гарантирует бесшовную интеграцию с окружениями OpenAI Gym, что позволяет исследователям и практикам прототипировать, создавать бенчмарки и развёртывать агентов в различных задачах управления, игр и симуляций.

HMAS — это open-source фреймворк на Python, позволяющий разрабатывать иерархические многоагентные системы. Он предлагает абстракции для определения иерархий агентов, протоколов межагентной связи, интеграции среды и встроенных циклов обучения. Исследователи и разработчики могут использовать HMAS для прототипирования сложных взаимодействий агентов, обучения скоординированных политик и оценки производительности в моделируемых средах. Его модульная архитектура облегчает расширение и настройку агентов, сред и стратегий обучения.