多機器人檢查模擬提供一個完整框架，用於模擬並訓練多個自主代理，以在Unity 3D環境中協作完成檢查任務。它與Unity ML-Agents工具箱整合，提供可配置的場景、檢查目標、可調整的獎勵函數與代理行為參數。研究人員可以撰寫自定義環境，定義代理數量，並透過Python API設置訓練流程。此套件支援並行訓練、TensorBoard記錄，並支援包括射線投射、攝像頭影像及位置資料的觀察輸入。調整超參數與環境復雜度後，使用者可以在覆蓋範圍、效率及協調性等指標上基準測試強化學習演算法。開源碼促進擴充用於機器人原型、協作AI研究及多機器人系統的教育示範。
