Aeiva — платформа, ориентированная на разработчиков, которая позволяет создавать, развёртывать и оценивать автономных AI-агентов в гибких симуляционных средах. Она имеет движок на основе плагинов для определения среды, интуитивные API для настройки циклов принятия решений агентами и встроенные средства сбора метрик для анализа производительности. Framework поддерживает интеграцию с OpenAI Gym, PyTorch и TensorFlow, а также предоставляет веб-интерфейс в реальном времени для мониторинга симуляций. Инструменты бенчмаркинга Aeiva позволяют организовать турниры агентов, фиксировать результаты и визуализировать поведение агентов для тонкой настройки стратегий и ускорения исследований в области AI с несколькими агентами.

AI Ко-научный сотрудник Google сочетает передовые алгоритмы машинного обучения, чтобы помогать исследователям, генерируя гипотезы на основе имеющихся данных, предлагая экспериментальные дизайны и анализируя результаты. Эта AI система может быстро обрабатывать огромные объемы данных, предоставляя инсайты, которые могут привести к значительным научным прорывам в таких областях, как биология, химия и материалы. Служа помощником, она помогает исследователям сосредоточиться на критическом мышлении и инновационных экспериментах, а не на рутинной обработке данных.

MARL Simulator предназначен для эффективной и масштабируемой разработки алгоритмов мультиагентного обучения с подкреплением (MARL). Используя распределённое ядро PyTorch, он позволяет запускать параллельное обучение на нескольких GPU или узлах, значительно сокращая время экспериментов. Модульный интерфейс окружений поддерживает стандартные сценарии — такие как совместная навигация, охотник-жертва и мир в сетке, — а также пользовательские среды. Агентам доступны различные протоколы коммуникации для координации действий, обмена наблюдениями и синхронизации наград. Настраиваемые пространства наград и наблюдений обеспечивают тонкий контроль за динамикой обучения, а встроенные инструменты логирования и визуализации дают постоянный обзор показателей эффективности.

Mava — это библиотека с открытым исходным кодом, основанная на JAX, для разработки, обучения и оценки систем обучения с подкреплением с несколькими агентами. Предлагает готовые реализации кооперативных и соревновательных алгоритмов, таких как MAPPO и MADDPG, а также настраиваемые циклы обучения, поддерживающие однопроходные и распределенные рабочие процессы. Исследователи могут импортировать окружения из PettingZoo или определять собственные окружения и использовать модульные компоненты Mava для оптимизации политики, управления буферами повторного воспроизведения и логирования метрик. Гибкая архитектура платформы позволяет легко интегрировать новые алгоритмы, собственные пространства наблюдений и структуры вознаграждений. Используя возможности автолевализации и аппаратного ускорения JAX, Mava обеспечивает эффективные крупномасштабные эксперименты и воспроизводимое сравнение в различных сценариях многопользовательской работы.

MGym — это специальная среда для создания и управления мультиагентными средами обучения с подкреплением (MARL) на Python. Она позволяет пользователям определять сложные сценарии с несколькими агентами, каждый из которых имеет настраиваемые наблюдения, действия, функции вознаграждения и правила взаимодействия. MGym поддерживает синхронный и асинхронный режимы выполнения, предоставляя моделирование агентов как в параллельном, так и в пошаговом режимах. Благодаря API, аналогичному Gym, MGym легко интегрируется с популярными библиотеками RL, такими как Stable Baselines, RLlib и PyTorch. Включает модули для оценки окружающей среды, визуализации результатов и анализа производительности, что способствует системной оценке алгоритмов MARL. Его модульная архитектура позволяет быстро прототипировать совместные, конкурирующие или смешанные задания, что помогает исследователям и разработчикам ускорить эксперименты и исследования в области MARL.

В основе RxAgent-Zoo лежит реактивная RL-структура, которая рассматривает события данных из окружающей среды, буферы повторного воспроизведения и циклы обучения как наблюдаемые потоки. Пользователи могут цепочками операторов предобрабатывать наблюдения, обновлять сети и асинхронно регистрировать метрики. Библиотека поддерживает параллельную работу с окружающими средами, настраиваемые планировщики и интеграцию с популярными бенчмарками Gym и Atari. API "подключи и используй" позволяет бесшовно заменять компоненты агента, что способствует воспроизводимости, быстрому экспериментированию и масштабируемым рабочим потокам обучения.