EthicalEvalMAS обеспечивает модульную среду для оценки систем с несколькими агентами по ключевым этическим аспектам, таким как справедливость, автономия, конфиденциальность, прозрачность и благотворительность. Пользователи могут генерировать пользовательские сценарии или использовать встроенные шаблоны, задавать собственные метрики, запускать автоматические скрипты оценки и визуализировать результаты с помощью встроенных инструментов отчетности. Его расширяемая архитектура облегчает интеграцию с существующими платформами MAS и поддерживает воспроизводимое этическое бенчмаркинг для различных поведений агентов.

multiagent_envs — это модульный набор сред на Python, предназначенных для исследований и разработки в области обучения с подкреплением с несколькими агентами. Включает сценарии, такие как кооперативная навигация, хищник-жертва, социальные дилеммы и соревновательные арены. Каждая среда позволяет задавать число агентов, характеристики наблюдений, функции вознаграждения и динамику столкновений. Фреймворк легко интегрируется с популярными RL-библиотеками как Stable Baselines и RLlib, поддерживая векторизированное обучение, параллельное выполнение и легкое логирование. Пользователи могут расширять существующие сценарии или создавать новые с помощью простой API, ускоряя экспериментирование с алгоритмами MADDPG, QMIX, PPO в воспроизводимых условиях.