Multi-Agent Miners предоставляет среду мира в виде сетки, где несколько автономных минёров происходят навигацию, копают и собирают ресурсы, взаимодействуя друг с другом. Поддерживаются настраиваемые размеры карт, количество агентов и схемы награждения, что позволяет создавать как соревновательные, так и кооперативные сценарии. Интеграция с популярными библиотеками RL через PettingZoo обеспечивает стандартизированные API для функций сброса, шага и отображения. Режимы визуализации и журналирование помогают анализировать поведение и результаты, делая этот инструмент идеальным для исследований, обучения и бенчмаркинга алгоритмов в области мультиагентного обучения с усилением.

multiagent-env — это открытая библиотека на Python, предназначенная для упрощения создания и оценки сред обучения с несколькими агентами. Пользователи могут определять как кооперативные, так и враждебные сценарии, задавая количество агентов, пространства действий и наблюдений, функции наград и динамику окружающей среды. Она поддерживает визуализацию в реальном времени, настраиваемую визуализацию и легкую интеграцию с RL-фреймворками на базе Python, такими как Stable Baselines и RLlib. Модульный дизайн позволяет быстро прототипировать новые сценарии и легко сравнивать алгоритмы.