Простейшее самостоятельное обучение предлагает разработчикам очень простой способ создавать и обучать агентов обучения с усилением на Python. Фреймворк абстрагирует основные компоненты RL, такие как оболочки окружений, модули политик и буферы опыта в лаконичные интерфейсы. Пользователи могут быстро инициализировать окружения, определять пользовательские политики с помощью знакомых бэкендов PyTorch или TensorFlow, запускать обучающие циклы с встроенным логированием и сохранением контрольных точек. Библиотека поддерживает on-policy и off-policy алгоритмы, что позволяет гибко экспериментировать с Q-обучением, градиентами политики и методами актор-критик. Снижая объем шаблонного кода, простое самообучение позволяет специалистам, педагогам и исследователям быстро прототипировать алгоритмы, проверять гипотезы и визуализировать эффективность агентов с минимальной настройкой. Его модульная структура облегчает интеграцию с существующими ML-стеками и пользовательскими окружениями.

Возникающая коммуникация в агентах — это открытая платформа на PyTorch, предназначенная для исследователей, изучающих, как многопользовательские системы разрабатывают собственные протоколы связи. Библиотека предлагает гибкие реализации совместных задач обучения с подкреплением, включая референциальные игры, комбинированные игры и задачи идентификации объектов. Пользователи определяют архитектуры говорящих и слушающих агентов, задают свойства каналов сообщений, такие как размер словаря и длина последовательности, и выбирают стратегии обучения, такие как градиенты политики или контролируемое обучение. В рамках представлены скрипты для запуска экспериментов, анализа эффективности коммуникации и визуализации возникающих языков. Модульная конструкция обеспечивает лёгкое расширение новыми игровыми средами или пользовательскими функциями потерь. Исследователи могут воспроизводить опубликованные исследования, создавать эталонные модели новых алгоритмов и исследовать композиционность и семантику языков агентов.