HMAS est un cadre open-source en Python permettant le développement de systèmes hiérarchiques multi-agents. Il offre des abstractions pour définir des hiérarchies d'agents, des protocoles de communication inter-agents, l'intégration d'environnements, et des boucles d'entraînement intégrées. Rechercheurs et développeurs peuvent utiliser HMAS pour prototyper des interactions complexes entre agents, entraîner des politiques coordonnées et évaluer la performance dans des environnements simulés. Son design modulaire facilite l'extension et la personnalisation des agents, environnements et stratégies d'entraînement.

MADDPG-Keras offre un cadre complet pour la recherche en apprentissage par renforcement multi-agent en implémentant l'algorithme MADDPG dans Keras. Il supporte les espaces d'actions continues, plusieurs agents et les environnements standard d'OpenAI Gym. Les chercheurs et développeurs peuvent configurer les architectures de réseaux neuronaux, les hyperparamètres d'entraînement et les fonctions de récompense, puis lancer des expériences avec des journaux intégrés et un enregistrement des modèles pour accélérer l'apprentissage des politiques multi-agent.