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.

CybMASDE позволяет исследователям и разработчикам создавать, настраивать и запускать многопользовательские симуляции с глубоким обучением с подкреплением. Пользователи могут создавать пользовательские сценарии, определять роли агентов и функции вознаграждения, а также подключать стандартные или пользовательские алгоритмы RL. В рамках включены серверы окружения, интерфейсы сетевых агентов, сборщики данных и инструменты визуализации. Поддерживается параллельное обучение, мониторинг в реальном времени и контроль точек моделей. Модульная архитектура CybMASDE обеспечивает бесшовную интеграцию новых агентов, наблюдательных пространств и стратегий обучения, что ускоряет эксперименты в областях кооперативного управления, поведения ройов, распределения ресурсов и других сценариях многопользовательских систем.

MultiAgentSystems предназначена для упрощения процесса создания и оценки приложений многоагентного обучения с подкреплением (MARL). Платформа включает реализации современных алгоритмов, таких как MADDPG, QMIX, VDN, а также централизованное обучение с децентрализованным исполнением. В ней реализованы модульные обертки для сред OpenAI Gym, протоколы коммуникации между агентами и утилиты для журналирования метрик, таких как награда и сходимость. Исследователи могут настраивать архитектуры агентов, гиперпараметры, моделировать сценарии, включая совместную навигацию, распределение ресурсов и противоборствующие игры. Благодаря встроенной поддержке PyTorch, ускорению на GPU и интеграции с TensorBoard, MultiAgentSystems ускоряет эксперименты и бенчмаркинг в области коллаборативного и соревновательного многоагентного обучения.

DeepMind MAS Environment — это библиотека на Python, предоставляющая стандартизированный интерфейс для построения и моделирования задач обучения с множеством агентов. Позволяет настраивать число агентов, определять пространства наблюдений и действий, а также кастомизировать структуры наград. Фреймворк поддерживает каналы коммуникации между агентами, ведение логов производительности и функции отображения. Исследователи могут легко интегрировать DeepMind MAS Environment с популярными библиотеками RL, такими как TensorFlow и PyTorch, для бенчмаркинга новых алгоритмов, тестирования протоколов связи и анализа дискретных и непрерывных управляемых систем.

Lightning AI — это комплексная платформа, которая интегрирует ваши любимые инструменты машинного обучения в единый интерфейс. Она поддерживает весь жизненный цикл разработки ИИ, включая подготовку данных, обучение моделей, масштабирование и развертывание. Спроектированная создателями PyTorch Lightning, эта платформа предоставляет мощные возможности для совместного кодирования, бесшовного прототипирования, масштабируемого обучения и простого обслуживания моделей ИИ. Облачный интерфейс обеспечивает отсутствие настройки и плавный пользовательский опыт.

NeuralABM — это open-source библиотека на Python, использующая PyTorch для интеграции нейронных сетей в агентное моделирование. Пользователи могут задавать архитектуру агентов в виде нейронных модулей, определять динамику среды и обучать поведение агентов с помощью обратного распространения ошибок на этапах симуляции. Фреймворк поддерживает пользовательские сигналы вознаграждения, обучение по куррикулуму и синхронное или асинхронное обновление, что позволяет исследовать возникающие феномены. В комплект входят утилиты для логирования, визуализации и экспорта наборов данных, что позволяет исследователям и разработчикам анализировать производительность агентов, отлаживать модели и оптимизировать дизайн симуляций. NeuralABM упрощает сочетание обучения с подкреплением и ABM для приложений в области социальных наук, экономики, робототехники и AI-управляемого поведения NPC в играх. Он предоставляет модульные компоненты для настройки среды, поддерживает взаимодействие нескольких агентов и позволяет внедрять внешние датасеты или API для реальных симуляций. Открытая архитектура способствует воспроизводимости и совместной работе благодаря ясной конфигурации экспериментов и интеграции систем контроля версий.