Простейшее самостоятельное обучение предлагает разработчикам очень простой способ создавать и обучать агентов обучения с усилением на Python. Фреймворк абстрагирует основные компоненты RL, такие как оболочки окружений, модули политик и буферы опыта в лаконичные интерфейсы. Пользователи могут быстро инициализировать окружения, определять пользовательские политики с помощью знакомых бэкендов PyTorch или TensorFlow, запускать обучающие циклы с встроенным логированием и сохранением контрольных точек. Библиотека поддерживает on-policy и off-policy алгоритмы, что позволяет гибко экспериментировать с Q-обучением, градиентами политики и методами актор-критик. Снижая объем шаблонного кода, простое самообучение позволяет специалистам, педагогам и исследователям быстро прототипировать алгоритмы, проверять гипотезы и визуализировать эффективность агентов с минимальной настройкой. Его модульная структура облегчает интеграцию с существующими ML-стеками и пользовательскими окружениями.

Acme — это фреймворк на базе Python, упрощающий разработку и оценку агентов обучения с подкреплением. Он включает коллекцию заранее созданных реализаций агентов (например, DQN, PPO, SAC), оболочки для среды, буферы повтора и движки для распределённого выполнения. Исследователи могут комбинировать компоненты для прототипирования новых алгоритмов, контролировать метрики обучения с помощью встроенного логирования и использовать масштабируемые распределённые пайплайны для масштабных экспериментов. Acme интегрируется с TensorFlow и JAX, поддерживает пользовательские среды через интерфейсы OpenAI Gym и включает утилиты для создания контрольных точек, оценки и настройки гиперпараметров.

Agents with ADK — это открытая платформа на Python, предназначенная для упрощения создания интеллектуальных агентов, управляемых большими языковыми моделями. В нее входят модульные шаблоны агентов, встроенные модули памяти, интерфейсы выполнения инструментов и возможности координации нескольких агентов. Разработчики могут быстро интегрировать пользовательские функции или внешние API, настраивать цепочки планирования и логического вывода, а также следить за взаимодействиями агентов. Эта платформа поддерживает интеграцию с популярными поставщиками LLM и включает системы ведения журналов, повторных попыток и расширяемости для промышленного использования.