AutoDRIVE Cooperative MARL是一個用於訓練和部署合作多代理人強化學習（MARL）策略於自動駕駛任務的開源框架。它與逼真的模擬器整合，用於建模如路口、高速公路車隊行駛和匯入場景的交通情況。該框架實現了中央訓練配合去中心化執行，使車輛學習共享策略以最大化整體交通效率與安全。用戶可以配置環境參數，選擇基線MARL算法，視覺化訓練進展並進行代理人協調性能的基準測試。

此入門專案提供一個可立即使用的FastAPI應用程序，預先配置用於AI代理開發。它使用Pydantic進行請求/回應驗證，基於環境的OpenAI API金鑰配置，以及模組化的端點 scaffolding。內建功能包括Swagger UI文件、CORS處理和結構化日誌，可讓團隊快速原型設計並部署AI驅動端點，免除範本繁瑣。開發者只需定義Pydantic模型和代理函數，即可獲得生產就緒的API伺服器。

AI Agent Terraform模組提供可重用的Terraform配置，能自動化端到端建立AI代理後端。它創建AWS VPC、具有最少特權政策的IAM角色、連接到OpenAI或自定義模型API的Lambda函數、REST API Gateway界面，以及選擇性Step Functions用於流程編排。用戶可以自定義環境變數、擴展設置、日誌記錄與監控。此模組將複雜的雲端設定抽象成簡單輸入，使快速、一致且安全地部署對話式AI代理、任務自動化或資料處理機器人在數分鐘內完成。

合作搜尋環境提供一個彈性的、與gym相容的多智能體強化學習環境，適用於離散格子與連續空間中的合作搜尋任務。智能體在部分可觀測的條件下運作，並可根據自訂的通信拓撲分享資訊。框架支持預定義的場景，如搜尋與救援、動態目標追蹤及協作繪圖，並提供API以定義自訂的環境與獎勵結構，與Stabloes Baselines3和Ray RLlib等流行RL庫無縫整合，包含記錄性能的工具及即時可視化功能。研究人員可調整格子大小、智能體數量、感測器範圍及獎勵分享機制，有效評估協作策略與基準新演算法。