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.

MineLand предоставляет гибкую 3D-среду, вдохновленную Minecraft, для обучения агентов с усилением. Она имеет API, совместимый с Gym, для бесшовной интеграции с существующими библиотеками RL, такими как Stable Baselines, RLlib и пользовательские реализации. Пользователи имеют доступ к библиотеке задач, включая сбор ресурсов, навигацию и строительные вызовы, каждая с настраиваемой сложностью и структурой наград. В режиме реального времени, мультиагентские сценарии и безграфические режимы позволяют масштабируемое обучение и бенчмаркинг. Разработчики могут проектировать новые карты, определять пользовательские функции награды и добавлять дополнительные датчики или контроллеры. Открытый исходный код MineLand способствует воспроизводимости исследований, совместной разработке и быстрому прототипированию AI-агентов в сложных виртуальных мирах.

Многоагентное моделирование предоставляет гибкий API для определения классов агентов с пользовательскими датчиками, актуаторами и логикой принятия решений. Пользователи настраивают окружения с препятствиями, ресурсами и протоколами связи, затем запускают пошаговые или в реальном времени циклы моделирования. Встроенное логирование, планировщик событий и интеграция с Matplotlib помогают отслеживать состояние агентов и визуализировать результаты. Модульная архитектура легко расширяется новыми поведениями, окружениями и оптимизациями производительности, что делает его отличным выбором для академических исследований, обучения и прототипирования сценариев многопользовательских систем.

Этот опенсорсный фреймворк объединяет библиотеку моделирования агентов AgentSimJs с 3D-графическим движком Three.js для обеспечения интерактивных, основанных в браузере многопользовательских симуляций. Пользователи могут определять типы агентов, поведения и правила окружения, настраивать обнаружение столкновений и обработку событий, а также визуализировать симуляции в реальном времени с настраиваемыми параметрами рендеринга. Библиотека поддерживает динамическое управление, управление сценой и оптимизацию производительности, что делает ее идеальной для исследований, обучения и прототипирования сложных сценариев на основе агентов.

AgentSimulation — это открытая библиотека Python, построенная на Pygame, для моделирования нескольких автономных агентов в 2D-среде. Она позволяет пользователям настраивать свойства агентов, поведения рулевого управления (поиск, бегство, блуждание), обнаружение столкновений, поиск пути и интерактивные правила. С поддержкой визуализации в реальном времени и модульной архитектурой она поддерживает быстрое прототипирование, учебные симуляции и небольшие исследования в области роевого интеллекта или взаимодействия нескольких агентов.