CommNet — это библиотека ориентированная на исследования, реализующая архитектуру CommNet, позволяющую нескольким агентам делиться скрытыми состояниями на каждом шаге времени и обучаться координировать действия в кооперативных средах. Включает определения моделей PyTorch, скрипты обучения и оценки, оболочки среды для OpenAI Gym и утилиты для настройки каналов связи, количества агентов и глубины сети. Исследователи и разработчики могут использовать CommNet для прототипирования и бенчмаркинга стратегий межагентской коммуникации в задачах навигации, преследования–уклонения и сбора ресурсов.

JasonEnvironments предоставляет коллекцию модулей среды, разработанных специально для Jason-мультитсистемы. Каждый модуль открывает стандартизированный интерфейс, чтобы агенты могли воспринимать, действовать и взаимодействовать в различных сценариях, таких как преследование-уклонение, добыча ресурсов и совместные задачи. Библиотека легко интегрируется в существующие проекты Jason: просто добавьте JAR, настройте нужную среду в файле архитектуры агента и запустите симуляцию. Разработчики также могут расширять или настраивать параметры и правила для адаптации среды под свои исследовательские или образовательные нужды.

Multi-Agent Miners предоставляет среду мира в виде сетки, где несколько автономных минёров происходят навигацию, копают и собирают ресурсы, взаимодействуя друг с другом. Поддерживаются настраиваемые размеры карт, количество агентов и схемы награждения, что позволяет создавать как соревновательные, так и кооперативные сценарии. Интеграция с популярными библиотеками RL через PettingZoo обеспечивает стандартизированные API для функций сброса, шага и отображения. Режимы визуализации и журналирование помогают анализировать поведение и результаты, делая этот инструмент идеальным для исследований, обучения и бенчмаркинга алгоритмов в области мультиагентного обучения с усилением.