MultiAgentSystems旨在簡化建構與評估多智能體增強學習(MARL)應用的流程。平台包括最先進的算法實作,如MADDPG、QMIX、VDN,以及集中式訓練和去中心化執行。它具有模組化的環境包裝器,與OpenAI Gym相容,通信協議支持代理間交互,並提供記錄工具追蹤獎勵塑造、收斂率等指標。研究者可以自訂代理架構、調整超參數,並模擬合作導航、資源配置、對抗性遊戲等場景。配合PyTorch、GPU加速與TensorBoard整合,MultiAgentSystems加速合作與競爭多智能體領域的實驗與基準測試。