Patrolling-Zoo предлагает гибкую структуру, позволяющую пользователям создавать и экспериментировать с задачами многогерового патрулирования на Python. Библиотека включает разнообразные окружения на основе сеток и графов, моделирующие сценарии наблюдения, мониторинга и охвата. Пользователи могут конфигурировать количество агентов, размер карты, топологию, функции наград и наблюдаемые пространства. Благодаря совместимости с PettingZoo и API Gym, она обеспечивает беспрепятственную интеграцию с популярными алгоритмами RL. Эта среда облегчает бенчмаркинг и сравнение MARL-техник в условиях единых настроек. Предоставляя стандартные сценарии и инструменты для настройки новых, Patrolling-Zoo ускоряет исследования в автономной робототехнике, безопасности, поисково-спасательных операциях и эффективном покрытии территории с помощью стратегий многогерового координирования.

EthLisbon предоставляет готовую архитектуру автономных агентов, которые взаимодействуют со смарт-контрактами Ethereum для автоматического проведения аукционов, ставок и торгов. Он слушает события на цепочке, обрабатывает оффчейн-данные и выполняет настраиваемые стратегии на базе конфигурируемых параметров. Модульная кодовая база позволяет разработчикам расширять навыки, интегрировать дополнительные оракулы и запускать несколько экземпляров агентов. Механизмы повторных попыток и управления состоянием обеспечивают устойчивость, а встроенные инструменты логирования и мониторинга — прямой контроль и видимость в реальном времени.