Pits and Orbs — это открытая среда для обучения с усилением, реализованная на Python, предлагающая пошаговый многопользовательский мир с клетчатой сеткой, в которой агенты преследуют цели и сталкиваются с опасностями окружающей среды. Каждый агент должен перемещаться по настраиваемой сетке, избегать случайных ловушек, которые штрафуют или завершают эпизоды, и собирать сферы для положительных наград. Среда поддерживает как соревновательные, так и кооперативные режимы, позволяя исследовать различные сценарии обучения. Простая API легко интегрируется с популярными RL-библиотеками, такими как Stable Baselines и RLlib. Основные возможности включают регулируемые размеры сетки, динамическое распределение ловушек и сфер, настраиваемые структуры наград и опциональный логинг для анализа тренировки.

PyGame Learning Environment (PLE) — это открытый фреймворк на Python, разработанный для упрощения разработки, тестирования и бенчмаркинга агентов обучения с подкреплением в пользовательских игровых сценариях. Он предоставляет коллекцию легких игр на базе Pygame с встроенной поддержкой наблюдений агентом, дискретных и непрерывных пространств действий, формирования наград и визуализации окружения. PLE обладает удобным API, совместимым с обертками OpenAI Gym, что обеспечивает бесшовную интеграцию с популярными RL-библиотеками, такими как Stable Baselines и TensorForce. Исследователи и разработчики могут настраивать параметры игр, реализовывать новые игры и использовать векторизированные окружения для ускоренного обучения. Благодаря активному сообществу и обширной документации, PLE служит универсальной платформой для академических исследований, образования и прототипирования реальных RL-приложений.