ANAC-agents — это фреймворк на Python, объединяющий множество реализаций переговорных агентов для конкурса Automated Negotiating Agents (ANAC). Каждый агент в репозитории реализует уникальные стратегии моделирования полезности, создания предложений, тактики уступок и критериев принятия решений, что способствует сравнительным исследованиям и быстрому прототипированию. Пользователи могут определять области переговоров с пользовательскими вопросами и профилями предпочтений, а затем моделировать двусторонние переговоры или соревнования в стиле турнира между агентами. Набор включает скрипты для настройки, метрики оценки и инструменты логирования для анализа динамики переговоров. Исследователи и разработчики могут расширять существующих агентов, тестировать новые алгоритмы или интегрировать внешнее обучение, что ускоряет внедрение инноваций в автоматическое торгование и стратегические решения при неполной информации.

MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw предоставляет полный инструментарий для разработки, обучения и оценки нескольких AI-агентов в StarCraft II. Он обеспечивает низкоуровневое управление движением юнитов, целью и способностями, а также гибкую настройку наград и сценариев. Пользователи могут легко интегрировать собственные архитектуры нейронных сетей, определять стратегии командного взаимодействия и записывать метрики. Основанный на PySC2, он поддерживает параллельное обучение, создание снимков и визуализацию, что делает его идеальным для исследований в области обучения с подкреплением с несколькими агентами.