alaamoheb的多智能體強化學習是一個全面的開源庫，旨在促進多個智能體在共享環境中的開發、訓練與評估。它包括價值基和策略基算法如DQN、PPO、MADDPG等的模組化實現。此存儲庫支持與OpenAI Gym、Unity ML-Agents和星際爭霸多智能體挑戰的整合，允許用戶在研究和實際應用中實驗。通過可配置的YAML格式實驗設置、日誌工具與可視化工具，實踐者可以監控學習曲線、調整超參數、比較不同算法。這個框架加快了合作、競爭與混合多智能體任務的實驗速度，促進可重複性研究與基準測試。

Multiagent_system提供了一套完整的工具包，用於構建和管理多智能體環境。用戶可以定義自訂模擬場景、指定智能體行為，並利用預先實現的算法如DQN、PPO和MADDPG。該框架支持同步和異步訓練，使智能體能同時或輪流互動。內建的通信模組促進智能體間的訊息傳遞，用於合作策略。通過YAML文件簡化實驗配置，結果自動記錄為CSV或TensorBoard格式。視覺化脚本幫助解釋智能體軌跡、獎勵演變和通信模式。Designed for research and production workflows, Multiagent_system seamlessly scales from single-machine prototypes to distributed training on GPU clusters.