MultiAgentModel предоставляет единый API для определения пользовательских окружений и классов агентов для сценариев с множеством агентов. Разработчики могут задавать пространства наблюдения и действий, структуры награды и каналы связи. Встроенная поддержка популярных RL-алгоритмов, таких как PPO, DQN и A2C, позволяет тренировать модели с минимальной настройкой. Инструменты визуализации в реальном времени помогают отслеживать взаимодействия агентов и показатели их эффективности. Модульная архитектура обеспечивает легкую интеграцию новых алгоритмов и пользовательских модулей. Также включает гибкую систему конфигурации для настройки гиперпараметров, утилиты логирования для отслеживания экспериментов и совместимость с OpenAI Gym для бесшовной портативности. Пользователи могут совместно работать над общими окружениями и воспроизводить зафиксированные сессии для анализа.

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.