Проект Многоагентная робототехническая система предлагает модульную платформу на Python для разработки, моделирования и развертывания совместных робототехнических команд. В основе лежит реализация децентрализованных стратегий управления, позволяющих роботам делиться информацией о состоянии и совместно распределять задачи без центрального координатора. В систему встроены модули для планирования маршрутов, избегания столкновений, картирования окружения и динамического планирования задач. Разработчики могут интегрировать новые алгоритмы, расширяя предоставленные интерфейсы, настраивать протоколы связи через файлы конфигурации и визуализировать взаимодействие роботов в моделируемых средах. Совместима с ROS, обеспечивает бесшовный переход от моделирования к реальному оборудованию. Этот каркас ускоряет исследования, предоставляя переиспользуемые компоненты для поведения роевого типа, совместной разведки и автоматизации складов.

Pacman AI предлагает полностью функциональную среду на Python и платформу для агентов для классической игры Pacman. Проект реализует основные алгоритмы обучения с подкреплением—Q-обучение и итерацию ценностей—для обучения агентов оптимальным политикам сбора пилюль, навигации по лабиринту и избегания призраков. Пользователи могут задавать собственные функции наград и настраивать гиперпараметры, такие как скорость обучения, коэффициент дисконтирования и стратегию исследования. Эта платформа поддерживает ведение метрик, визуализацию производительности и воспроизводимость экспериментов. Спроектирована для легкой расширяемости, что позволяет исследователям и студентам внедрять новые алгоритмы или нейросетевые подходы и сравнивать их с базовыми методами на сетке в области Pacman.