CrewAI-Learning — это библиотека с открытым исходным кодом, предназначенная для упрощения проектов по обучению с несколькими агентами с усилением. Она предлагает каркасы окружений, модульное определение агентов, настраиваемые функции вознаграждения и набор встроенных алгоритмов, таких как DQN, PPO и A3C, адаптированных для совместных задач. Пользователи могут определять сценарии, управлять циклами обучения, вести журнал метрик и визуализировать результаты. Фреймворк поддерживает динамическую настройку команд агентов и стратегий обмена вознаграждениями, что облегчает прототипирование, оценку и оптимизацию решений ИИ для сотрудничества в различных областях.

Модуль Java Action Linearprogram предоставляет специализированное действие, позволяющее агентам моделировать и решать задачи линейной оптимизации. Пользователи могут конфигурировать коэффициенты цели, добавлять равенства и неравенства, выбирать методы решения и запускать решатель в цикле рассуждения агента. После выполнения действие возвращает оптимальные значения переменных и результат цели, которые агенты могут использовать для последующего планирования или выполнения. Этот компонент plug-and-play скрывает сложность решателя, сохраняя полный контроль над определением задач через Java-интерфейсы.