Fast Reinforcement Learning — это специализированная Python-обёртка, предназначенная для ускорения разработки и выполнения агентов обучения с усилением. Она обеспечивает поддержку популярных алгоритмов, таких как PPO, A2C, DDPG и SAC, в сочетании с управлением высокопроизводительными векторизированными средами. Пользователи могут легко настраивать сеть политик, изменять учебные циклы и использовать GPU-ускорение для масштабных экспериментов. Модульная архитектура гарантирует бесшовную интеграцию с окружениями OpenAI Gym, что позволяет исследователям и практикам прототипировать, создавать бенчмарки и развёртывать агентов в различных задачах управления, игр и симуляций.

Multi-Agents System from Scratch предоставляет полный набор модулей на Python для построения, настройки и оценки мультиагентных сред с нуля. Пользователи могут определять модели мира, создавать классы агентов с уникальными сенсорными входами и возможностями действий, а также настраивать гибкие протоколы коммуникации для сотрудничества или конкуренции. Фреймворк поддерживает динамическое распределение задач, модули стратегического планирования и отслеживание производительности в реальном времени. Его модульная архитектура позволяет легко интегрировать пользовательские алгоритмы, функции вознаграждения и механизмы обучения. Встроенные инструменты визуализации и логирования позволяют разработчикам контролировать взаимодействия агентов и диагностировать паттерны поведения. Разработан с учетом расширяемости и ясности, система подходит как исследователям в области распределенного ИИ, так и педагогам, обучающим моделированию на базе агентов.