Ant_racer 是一個虛擬多智能體追逐-逃避平台，提供一個用於研究多智能體強化學習的遊戲環境。基於 OpenAI Gym 和 Mujoco，允許用戶在追逐與逃避任務中模擬多個自主智能體之間的互動。該平台支持在物理真實的環境中實現和測試如 DDPG 等強化學習算法。對於關注動態場景中 AI 多智能體行為的研究者和開發者非常有用。

Fast Reinforcement Learning是一個專門的Python框架，旨在加速強化學習代理的開發與執行。它支援流行的算法如PPO、A2C、DDPG和SAC，並配合高吞吐量的向量環境管理。用戶可以輕鬆配置策略網絡、自定義訓練流程，並利用GPU加速進行大規模試驗。其模組化設計確保與OpenAI Gym環境的無縫整合，使研究人員和實務工作者能在控制、遊戲和模擬任務中原型設計、基準測試與部署代理。

該開源項目提供了建立在PyTorch和Unity ML-Agents之上的完整多智能體強化學習框架。包括去中心化的DDPG演算法、環境包裝器和訓練腳本。用戶可以配置代理策略、評論網絡、重放緩衝區和並行訓練工作者。日誌記錄鉤子支持TensorBoard監控，模組化代碼支持自訂獎勵函數和環境參數。存放庫包含示例Unity場景，演示協作導航任務，非常適合擴展和基準測試多智能體模擬場景。

PettingZoo 遊戲的強化學習代理人是一個基於 Python 的程式庫，提供現成的 DQN、PPO 和 A2C 演算法，用於 PettingZoo 環境下的多智能體強化學習。具有標準化的訓練與評估腳本、可配置的超參數、整合的 TensorBoard 日誌記錄，以及支持競爭和合作遊戲。研究人員和開發者可以克隆倉庫、調整環境與演算法參數、運行訓練並視覺化指標，以快速進行多智能體 RL 實驗和基準測試。