Vanilla Agents — это лёгкий фреймворк на базе PyTorch, предоставляющий модульные и расширяемые реализации основных агентов обучения с подкреплением. Он поддерживает алгоритмы DQN, Double DQN, PPO и A2C, с подключаемыми обёртками окружений, совместимыми с OpenAI Gym. Пользователи могут настраивать гиперпараметры, регистрировать метрики обучения, сохранять контрольные точки и визуализировать кривые обучения. Код организован ясно, что делает его идеальным для прототипирования, образовательных целей и бенчмаркинга новых идей в RL.

Ребята RL-агенты для PettingZoo — это библиотека на Python, обеспечивающая готовые алгоритмы DQN, PPO и A2C для многопользовательского обучения с подкреплением в средах PettingZoo. Включает стандартизированные скрипты обучения и оценки, настраиваемые гиперпараметры, встроенное логирование в TensorBoard и поддержку как соревновательных, так и кооперативных игр. Исследователи и разработчики могут клонировать репозиторий, настраивать параметры среды и алгоритмов, запускать тренировки и визуализировать метрики для быстрой разработки и сравнения своих экспериментов по многопользовательскому RL.

MultiAgentModel предоставляет единый API для определения пользовательских окружений и классов агентов для сценариев с множеством агентов. Разработчики могут задавать пространства наблюдения и действий, структуры награды и каналы связи. Встроенная поддержка популярных RL-алгоритмов, таких как PPO, DQN и A2C, позволяет тренировать модели с минимальной настройкой. Инструменты визуализации в реальном времени помогают отслеживать взаимодействия агентов и показатели их эффективности. Модульная архитектура обеспечивает легкую интеграцию новых алгоритмов и пользовательских модулей. Также включает гибкую систему конфигурации для настройки гиперпараметров, утилиты логирования для отслеживания экспериментов и совместимость с OpenAI Gym для бесшовной портативности. Пользователи могут совместно работать над общими окружениями и воспроизводить зафиксированные сессии для анализа.