MARO (Multi-Agent Resource Optimization) — это фреймворк на Python, предназначенный для поддержки разработки и оценки агентов обучения с подкреплением с несколькими агентами в сценариях цепей поставок, логистики и управления ресурсами. Включает шаблоны для управления запасами, планирования грузовиков, кросс-докинга, аренды контейнеров и прочего. MARO предлагает унифицированный API агентов, встроенные трекеры для ведения экспериментов, возможности параллельного моделирования для масштабных тренировок и инструменты визуализации для анализа эффективности. Платформа модульная, расширяемая, интегрируется с популярными RL-библиотеками, обеспечивая воспроизводимость исследований и быструю прототипирование решений на базе ИИ.

Multiagent-Prediction-Reward — это исследовательский каркас, объединяющий предсказательные модели и механизмы распределения наград для многог агентного обучения с усилением. В его состав входят оболочки окружения, нейронные модули для прогнозирования действий сверстников и настраиваемая логика маршрутизации наград, адаптирующаяся к результатам работы агентов. Репозиторий содержит конфигурационные файлы, образцовые скрипты и панели оценки для проведения экспериментов по совместным задачам. Пользователи могут расширять код для тестирования новых функций наград, интеграции новых окружений и сравнения с существующими алгоритмами RL для множественных агентов.