DataEnvGym предлагает коллекцию модульных и настраиваемых сред, построенных на API Gym, что облегчает исследования в области обучения с подкреплением в сферах, основанных на данных. Исследователи и инженеры могут выбрать встроенные задачи, такие как очистка данных, создание признаков, планирование пакетных задач и потоковая аналитика. Фреймворк поддерживает бесшовную интеграцию с популярными библиотеками RL, стандартизированные метрики оценки и инструменты логирования для отслеживания эффективности агентов. Пользователи могут расширять или объединять среды для моделирования сложных конвейеров данных и оценки алгоритмов в реалистичных условиях.

Многоагентная симуляция инспекции предоставляет комплексную платформу для моделирования и обучения нескольких автономных агентов для выполнения инспекционных задач в кооперативе в средах Unity 3D. Она интегрируется с набором инструментов Unity ML-Agents, предлагая настраиваемые сцены с целями инспекции, регулируемыми функциями наград и параметрами поведения агентов. Исследователи могут писать собственные сценарии, определять число агентов и задавать учебные планы через API на Python. Пакет поддерживает параллельное обучение, ведение логов в TensorBoard и настраиваемые наблюдения, такие как лазерные лучи, видеопотоки камер и данные о положении. Регулируя гиперпараметры и сложность среды, пользователи могут проводить бенчмарки алгоритмов обучения с подкреплением по показателям охвата, эффективности и координации. Открытый исходный код способствует расширениям для прототипирования роботов, исследований в области кооперативного ИИ и учебных демонстраций в системах с несколькими агентами.