AutoDRIVE Cooperative MARL — это открытая платформа для обучения и развертывания совместных политик обучения с подкреплением для автономных заданий. Она интегрируется с реалистичными симуляторами для моделирования дорожных сценариев, таких как перекрестки, автопоезда на шоссе и сценарии слияния. В рамках реализовано централизованное обучение с децентрализованным выполнением, что позволяет транспортным средствам обучаться объединённым политикам для повышения эффективности и безопасности дорожного движения. Пользователи могут настраивать параметры среды, выбирать алгоритмы MARL, визуализировать прогресс обучения и оценивать координацию агентов.

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.

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.