CommNet是一個面向研究的庫，實現了CommNet架構，允許多個智能體在每個時間步共享隱藏狀態，並學習在合作環境中協調行動。它包括PyTorch模型定義、訓練和評估腳本、OpenAI Gym的環境包裝器，以及用於定制通信通道、智能體數量和網絡深度的工具。研究人員和開發人員可以利用CommNet在導航、追蹤–逃避和資源收集任務中原型設計並基準測試智能體之間的通信策略。

Selective Reincarnation引入一個針對MARL的動態群體型訓練機制。每個代理的表現會定期根據預設閾值評估。當某代理的表現低於同儕時，其權重會被重置為當前表現最佳代理的權重，有效地使其再生，展現驗證過的行為。此策略僅重置表現不佳的代理，維持多樣性，最小化破壞性重置，同時引導探索高回報策略。透過有針對性的神經網路參數遺傳，能降低變異並加速在合作或競爭環境的收斂。兼容任何基於策略梯度的MARL算法，且可無縫整合至PyTorch流程中，並包含可調的超參數設定，如評估頻率、篩選標準與重置策略調整。