Multi-Agent Systems предоставляет полный набор инструментов для создания, управления и наблюдения за взаимодействиями автономных агентов. Разработчики могут определить классы агентов с собственной логикой принятия решений, настроить сложные среды с ресурсами и правилами, а также реализовать каналы связи для обмена информацией. Framework поддерживает синхронное и асинхронное планирование, реагирование на события и включает логирование для метрик производительности. Пользователи могут расширять основные модули или интегрировать внешние модели ИИ для повышения интеллекта агентов. Визуализационные средства отображают симуляции в реальном времени или после их выполнения, что помогает анализировать возникающие поведенческие паттерны и оптимизировать параметры системы. От академических исследованиях до прототипных распределенных систем — Multi-Agent Systems упрощает полный цикл симуляций с несколькими агентами.

NavGround Learning предоставляет полный набор инструментов для разработки и бенчмаркинга агентов обучения с усилением в задачах навигации. Поддерживаются мультиигровые симуляции, моделирование столкновений, настраиваемые сенсоры и исполнительные устройства. Пользователи могут выбирать из предопределённых шаблонов политик или реализовывать собственные архитектуры, обучаться передовыми RL-алгоритмами и визуализировать показатели производительности. Интеграция с OpenAI Gym и Stable Baselines3 упрощает управление экспериментами, а встроенные инструменты логирования и визуализации позволяют углубленный анализ поведения агентов и динамики обучения.

Pits and Orbs — это открытая среда для обучения с усилением, реализованная на Python, предлагающая пошаговый многопользовательский мир с клетчатой сеткой, в которой агенты преследуют цели и сталкиваются с опасностями окружающей среды. Каждый агент должен перемещаться по настраиваемой сетке, избегать случайных ловушек, которые штрафуют или завершают эпизоды, и собирать сферы для положительных наград. Среда поддерживает как соревновательные, так и кооперативные режимы, позволяя исследовать различные сценарии обучения. Простая API легко интегрируется с популярными RL-библиотеками, такими как Stable Baselines и RLlib. Основные возможности включают регулируемые размеры сетки, динамическое распределение ловушек и сфер, настраиваемые структуры наград и опциональный логинг для анализа тренировки.