VMAS是一個構建與訓練多智能體系統的綜合工具包,利用深度強化學習。它支持GPU並行模擬上百個環境實例,實現高通量數據收集與可擴展訓練。VMAS包含流行的MARL算法實現,例如PPO、MADDPG、QMIX和COMA,並具有模塊化的策略和環境接口,便於快速原型設計。該框架促進集中訓練與去中心化執行(CDTE),提供可自定義的獎勵塑造、觀測空間和回調鉤子,用於記錄和可視化。其模塊化設計使VMAS能與PyTorch模型及外部環境無縫整合,非常適合在機器人、交通控制、資源分配和遊戲AI等多方面進行合作、競爭與混合動機任務的研究。