Hanabi Learning Environment是由DeepMind发布的多智能体强化学习基准测试，是合作通信MARL领域最权威的基准之一。该基准基于经典的合作卡牌游戏《花火》（Hanabi），提供了2-5人合作游戏环境，要求多个智能体通过有限的通信（提示动作）和观察进行合作，尽可能获得高分。Hanabi游戏具有独特的挑战性，每个智能体只能看到其他玩家的手牌而看不到自己的手牌，需要通过通信和推理来理解自己的手牌，能够有效评估多智能体强化学习算法在合作通信、心智理论和隐式协调方面的能力。Hanabi Learning Environment支持多种评估指标（平均分数、最高分、通信效率等），提供了Python接口和丰富的游戏配置。该基准推动了多智能体强化学习算法的发展，多种经典和最新的MARL算法（如SAD、Other-Play等）都在该基准上进行了评估。该基准被广泛应用于多智能体强化学习、合作通信、游戏AI等领域的研究中。