第三方环境¶
这些环境并非由 Farama Foundation 维护，因此不能保证按预期运行。
使用最新版本 PettingZoo 的环境¶
由于 PettingZoo 最近发布了一个主要版本，目前贡献的第三方环境较少。如果你想贡献一个，请通过 Discord 联系我们。
gfootball-gymnasium-pettingzoo¶
带有 Gymnasium 和 PettingZoo 兼容性的 Google Research Football (GRF)。
使用最新 PettingZoo API 的 SMAC 和 SMACv2¶
Sumo-RL¶
适用于广泛使用的 SUMO 交通模拟的 PettingZoo（和 Gymnasium）包装器。
POGEMA¶
部分可观察的多智能体网格环境 (POGEMA) 是一个基于网格的环境，专门设计用于实现灵活性、可调性和可扩展性。
赛车 Gym¶
云顶之弈 MuZero 智能体¶
使用 Google DeepMind 的 MuZero 算法学习玩 云顶之弈，这是一款由 Riot Games 制作的自走棋游戏。
CookingZoo¶
CookingZoo：一个 gym-cooking 的衍生环境，用于模拟复杂的烹饪环境。
跳箱¶
跳箱是一个完全合作的、基于二维物理的多智能体强化学习 (MARL) 环境，其中智能体相互跳跃以建造一座塔。
Crazy-RL¶
一个使用 Crazyflie 无人机进行强化学习的库。
DSSE：无人机蜂群搜索环境¶
一个单智能体和多智能体环境，用于训练无人机蜂群进行海上搜索。
PettingZoo 困境环境¶
突破克隆¶
使用 Unity 游戏引擎和 PettingZoo 对 Breakout 街机游戏进行的现代化克隆。
在线可玩游戏（使用 Unity WebGL 和 Unity ML-Agents）：链接，教程
Carla Gym¶
CARLA 自动驾驶模拟器的 PettingZoo 接口。
MATS Gym¶
一个适用于 CARLA 的多智能体交通场景环境，支持 ScenarioRunner、OpenScenario 和 Scenic 场景描述。它还与 CARLA 自动驾驶挑战赛兼容。
Fanorona AEC¶
棋盘游戏 Fanorona 的实现。
Gobblet-RL¶
棋盘游戏 Gobblet 的交互式 PettingZoo 实现。
在线游戏演示（使用 Pygame WebAssembly）：链接，教程
Cathedral-RL¶
棋盘游戏 Cathedral 的交互式 PettingZoo 实现。
交互式四子棋¶
使用通过自博弈和 PPO 训练的 RLlib 智能体实时玩 四子棋。
在线游戏演示（使用 Gradio 和 HuggingFace Spaces）：链接，教程
使用旧版本 PettingZoo 的环境¶
以下环境使用了 PettingZoo 中现已弃用的 API 设计，因此使用起来可能更困难。
神经 MMO¶
大规模多智能体环境，灵感来源于大型多人在线 (MMO) 角色扮演游戏。
序贯社会困境游戏¶
DeepMind 序贯社会困境 (SSD) 多智能体博弈论环境的开源实现 [1]。
注意：DeepMind 最近发布的 Meltingpot 包括这些场景及更多内容，并且可以通过 Shimmy 转换包装器与 PettingZoo 一起使用。
Kaggle 环境¶
Kaggle 机器学习挑战的环境。
cogment-verse¶
用于人在环学习和强化学习的环境、人类参与者 UI 和智能体实现的库。
Stone Ground Hearth Battles¶
暴雪热门卡牌游戏 炉石战棋（Hearthstone Grounds）的模拟器和环境，包括机器人和人类交互。
网络行动研究 Gym¶
一个网络安全研究环境，用于训练和开发安全领域的人类和自主智能体。
conflict_rez¶
狭窄空间中多辆车的冲突解决。
pz-battlesnake¶
在线多人游戏 Battlesnake 的 PettingZoo 环境。
炸弹人AI¶
包含视频游戏 炸弹人 简化版本的环境。
大蜜蜂AI¶
使用 Unity 游戏引擎和 Unity ML-Agents 实现街机游戏 大蜜蜂。
skyjo_rl¶
棋盘游戏 SkyJo 的实现。
Mu Torere¶
新西兰棋盘游戏 Mū tōrere 的实现。