SoccerAgent — это специализированная система ИИ, разработанная для создания и обучения автономных футбольных агентов с использованием современных методов многопроцессного обучения с подкреплением (MARL). Она моделирует реалистичные футбольные матчи в 2D или 3D, предлагая инструменты для определения функций вознаграждения, настройки характеристик игроков и реализации стратегических тактик. Пользователи могут интегрировать популярные алгоритмы RL (такие как PPO, DDPG и MADDPG) через встроенные модули, отслеживать прогресс обучения через панели управления и визуализировать поведение агентов в реальном времени. Эта система поддерживает обучение сценариев для атаки, защиты и протоколов координации. Благодаря расширяемому коду и детальной документации SoccerAgent позволяет исследователям и разработчикам анализировать динамику команд и совершенствовать стратегии игры на базе ИИ для учебных и коммерческих проектов.

VMAS — полный набор инструментов для построения и обучения мультиагентных систем с помощью глубокого обучения с подкреплением. Он обеспечивает параллельное моделирование сотен экземпляров окружений на GPU, что позволяет собирать данные с высокой пропускной способностью и масштабировать обучение. VMAS включает реализации популярных алгоритмов MARL, таких как PPO, MADDPG, QMIX и COMA, и предлагает модульные интерфейсы для быстрой прототипизации политики и среды. Фреймворк позволяет организовать централизованное обучение с децентрализованным исполнением (CTDE), поддерживаемые настраиваемые наградные функции, пространства наблюдения и хуки обратных вызовов для ведения журналов и визуализации. Благодаря модульной архитектуре VMAS легко интегрируется с моделями PyTorch и внешними средами, что делает его идеальным для исследований в задачах сотрудничества, соревнований и смешанных мотиваций в робототехнике, управлении трафиком, распределении ресурсов и сценариях игровой AI.

Многопро Agentное обучение с подкреплением от alaamoheb — это комплексная открытая библиотека, предназначенная для облегчения разработки, обучения и оценки нескольких агентов, действующих в общих средах. В ней реализованы модульные алгоритмы, основанные на ценности и политике, такие как DQN, PPO, MADDPG и другие. Репозиторий поддерживает интеграцию с OpenAI Gym, Unity ML-Agents и StarCraft Multi-Agent Challenge, позволяя экспериментировать как в исследовательских, так и в реалистичных сценариях. Благодаря настраиваемым YAML-экспериментальным настройкам, утилитам логирования и инструментам визуализации, специалисты могут отслеживать кривые обучения, подбирать гиперпараметры и сравнивать разные алгоритмы. Этот фреймворк ускоряет эксперименты в кооперативных, соревновательных и смешанных многопро Agentных задачах, облегчая воспроизводимость исследований и бенчмаркинг.

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.