Jason-RL добавляет слой обучения с подкреплением в многопользовательскую систему Jason, позволяя агентам AgentSpeak BDI изучать политики выбора действий по наградной обратной связи. Реализует алгоритмы Q-обучения и SARSA, поддерживает настройку параметров обучения (скорость обучения, коэффициент дисконтирования, стратегию исследования) и регистрирует метрики тренировки. Определяя функции наград в планах агентов и запуская симуляции, разработчики могут наблюдать за улучшением решений агентов со временем и их адаптацией к меняющимся условиям без ручного кодирования политик.

MAGAIL реализует расширение генеративного противоборствующего имитационного обучения для мультиагентов, позволяя группам агентов обучаться скоординированному поведению, основываясь на демонстрациях экспертов. Построенный на Python с поддержкой PyTorch (или вариантов TensorFlow), MAGAIL состоит из модулей политики (генератора) и дискриминатора, обучающихся в противоборственном цикле. Агенты генерируют траектории в средах, таких как OpenAI Multi-Agent Particle Environment или PettingZoo, которые дискриминатор использует для оценки подлинности по сравнению с данными экспертов. Через итеративные обновления сети политики сходятся к стратегиям, похожим на стратегии экспертов, без явных функций награды. Модульная архитектура MAGAIL позволяет настраивать архитектуры сетей, загрузку данных экспертов, интеграцию среды и гиперпараметры обучения. Кроме того, встроенное логирование и визуализация с помощью TensorBoard облегчают мониторинг и анализ прогресса обучения и показателей эффективности мультиагентов.