Multiagent_system предлагает полноценный набор инструментов для построения и управления средами с несколькими агентами. Пользователи могут задавать собственные сценарии моделирования, описывать поведение агентов и использовать предустановленные алгоритмы, такие как DQN, PPO и MADDPG. Фреймворк поддерживает синхронное и асинхронное обучение, позволяя агентам взаимодействовать одновременно или по очереди. Встроенные модули коммуникации облегчают обмен сообщениями между агентами для кооперативных стратегий. Конфигурация экспериментов упрощена с помощью YAML-файлов, а результаты автоматически сохраняются в формате CSV или в TensorBoard. Скрипты визуализации помогают интерпретировать траектории агентов, динамику наград и схемы коммуникации. Разработан для исследовательских и производственных задач, Multiagent_system легко масштабируется от одиночных прототипов до распределенного обучения на GPU-кластеров.

PommerLearn позволяет исследователям и разработчикам обучать многоагентных RL-ботов в среде игры Pommerman. Включает готовые реализации популярных алгоритмов (PPO, DQN), гибкие конфигурационные файлы для гиперпараметров, автоматическое логирование и визуализацию метрик обучения, контрольные точки моделей и скрипты оценки. Его модульная архитектура облегчает расширение новыми алгоритмами, настройку среды и интеграцию с стандартными ML-библиотеками, такими как PyTorch.

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.