Shepherding
0 BewertungenShepherding bietet eine anpassbare Verstärkungslern-Umgebung, in der KI-Agenten Hüteverhalten wie Flanken, Steuern und Gruppierung erlernen. Es nutzt die OpenAI Gym-Schnittstelle und unterstützt TensorFlow und PyTorch zum Training. Benutzer können schafähnliche Partikel simulieren, Belohnungsfunktionen anpassen und Agentenverläufe visualisieren. Shepherding ermöglicht Forschern, Prototypen zu entwickeln, zu bewerten und Mehragenten-Koordinationsstrategien in dynamischen Umgebungen zu benchmarken.
KI-Plattformen & Frameworks
Entwicklungsumgebung
#Verstärkendes Lernen
#Multi-Agenten-Systeme
#KI-Simulation
#Herding-Aufgaben
#Gym-Umgebungen
#TensorFlow integration
#PyTorch-Unterstützung
#Belohnungsformung
#Agentenverhalten
#Visualisierungstools
#Protokollierungsfunktionen
#dynamische Umgebungen
#benutzerdefinierte Richtlinien
#reproduzierbare Experimente
#Benchmarking
#KI-Prototyping
#kontinuierliche Räume
#diskrete Räume
#Agentenkoordination
#Hindernisdefinition
...
Dieses Tool bewerben
Dieses Tool aktualisieren
Shepherding
Shepherding bietet eine anpassbare Verstärkungslern-Umgebung, in der KI-Agenten Hüteverhalten wie Flanken, Steuern und Gruppierung erlernen. Es nutzt die OpenAI Gym-Schnittstelle und unterstützt TensorFlow und PyTorch zum Training. Benutzer können schafähnliche Partikel simulieren, Belohnungsfunktionen anpassen und Agentenverläufe visualisieren. Shepherding ermöglicht Forschern, Prototypen zu entwickeln, zu bewerten und Mehragenten-Koordinationsstrategien in dynamischen Umgebungen zu benchmarken.
KI-Plattformen & Frameworks
Entwicklungsumgebung
#Verstärkendes Lernen
#Multi-Agenten-Systeme
#KI-Simulation
#Herding-Aufgaben
#Gym-Umgebungen
#TensorFlow integration
#PyTorch-Unterstützung
#Belohnungsformung
#Agentenverhalten
#Visualisierungstools
#Protokollierungsfunktionen
#dynamische Umgebungen
#benutzerdefinierte Richtlinien
#reproduzierbare Experimente
#Benchmarking
#KI-Prototyping
#kontinuierliche Räume
#diskrete Räume
#Agentenkoordination
#Hindernisdefinition
...
Ausgewählt
Was ist Shepherding?
Shepherding ist ein Open-Source-Simulationsframework, das für Reinforcement-Learning-Forscher und Entwickler entwickelt wurde, um Multi-Agent-Hütaufgaben zu untersuchen und umzusetzen. Es bietet eine mit Gym kompatible Umgebung, in der Agenten Verhalten wie Umrunden, Sammeln und Verteilen von Zielgruppen in kontinuierlichen oder diskreten Räumen erlernen können. Das Framework umfasst modulare Belohnungsformungsfunktionen, Umgebungsparametrisierung und Logging-Tools zur Überwachung der Trainingsleistung. Benutzer können Hindernisse, dynamische Agentenzahlen und eigene Policies mit TensorFlow oder PyTorch definieren. Visualisierungsskripte erzeugen Trajektorienplots und Videos der Agenteninteraktionen. Das modulare Design von Shepherding ermöglicht eine nahtlose Integration mit bestehenden RL-Bibliotheken, um reproduzierbare Experimente, Benchmarking innovativer Koordinationsstrategien und die schnelle Entwicklung KI-gestützter Hütlösungen zu realisieren.
Wer wird Shepherding verwenden?
- Forschung im Bereich Reinforcement Learning
- Entwickler von Multi-Agent-Systemen
- Akademische Lehrer im Bereich KI
- Robotics- und Simulationsingenieure
Wie verwendet man Shepherding?
- Schritt 1: Klonen Sie das Shepherding-Repository von GitHub.
- Schritt 2: Installieren Sie Abhängigkeiten mit pip install -r requirements.txt.
- Schritt 3: Konfigurieren Sie Umgebungsparameter (Anzahl der Agenten, Hindernisse, Belohnungen).
- Schritt 4: Führen Sie das Trainingsskript (train.py) mit dem gewählten RL-Algorithmus aus.
- Schritt 5: Verwenden Sie Visualisierungstools, um Trajektorien und Videos zu erstellen.
Plattform
- mac
- windows
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von Shepherding
Die Hauptfunktionen
- Gym-kompatible Multi-Agent-Hütumgebung
- Anpassbare Belohnungsformationen
- Unterstützung für TensorFlow und PyTorch
- Umgebungsparameter (Hindernisse, Agentenzahl)
- Logging- und Visualisierungstools
Die Vorteile
- Beschleunigt die Forschung im Multi-Agent-RL
- Ermöglicht reproduzierbare Hütversuche
- Flexible und modulare Architektur
- Nahtlose Integration mit RL-Bibliotheken
- Visualisierung des Agentenverhaltens
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von Shepherding
- Studium des Hüteverhaltens im Multi-Agent-Verstärkungslernen
- Benchmarking von Koordinationsstrategien zwischen Agenten
- Entwicklung KI-gesteuerter Roboter-Hütaufgaben
- Prototyping von Belohnungs-Formungstechniken
- Lehre von Multi-Agent-RL-Konzepten in akademischen Kursen
FAQs zu Shepherding
Unternehmensinformationen zu Shepherding
- Hussein A. Abbas
Shepherding Bewertungen
5/5
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von Shepherding?
- PettingZoo
- RLlib
- Stable Baselines3
- OpenAI Gym
- MAgent
Das könnte Ihnen auch gefallen：
Gobii ermöglicht Teams, rund um die Uhr autonome digitale Arbeitskräfte zu erstellen, um Webrecherche und Routineaufgaben zu automatisieren.
Neon AI vereinfacht die Teamzusammenarbeit durch maßgeschneiderte KI-Agenten.
Salesloft ist eine KI-gesteuerte Plattform, die das Vertriebsengagement und die Arbeitsablaufautomatisierung verbessert.
Autogpt ist eine Rust-Bibliothek zum Erstellen autonomer KI-Agenten, die mit der OpenAI-API interagieren, um mehrstufige Aufgaben abzuschließen
Angular ist ein Framework für die Webentwicklung zum Erstellen moderner, skalierbarer Anwendungen.
Ein KI-gesteuerter RAG-Pipeline-Builder, der Dokumente aufnimmt, Embeddings generiert und Echtzeit-Frage-Antwort-Optionen über anpassbare Chat-Schnittstellen bereitstellt.
Freddy AI automatisiert intelligent routinemäßige Kundenserviceaufgaben.
Eine Plattform, um generative KI-Anwendungen einfach zu erstellen und zu betreiben.
BrandCrowd bietet anpassbare Logos, Visitenkarten und Social-Media-Designs mit Tausenden von Vorlagen an.
Refly.AI ermöglicht nicht‑technischen Kreativen, Arbeitsabläufe mit natürlicher Sprache und einer visuellen Leinwand zu automatisieren.
Optimieren Sie Ihr Lead-Management mit intelligenter Automatisierung.
Skywork AI ist ein innovatives Tool zur Steigerung der Produktivität mit KI.
Five9 AI-Agenten verbessern die Kundeninteraktionen durch intelligente Automatisierung.
Das Mosaic AI Agent Framework verbessert die KI-Fähigkeiten mit Datenabruf und fortschrittlichen Generierungstechniken.
Windsurf AI Agent hilft, die Bedingungen für Windsurfen und die Empfehlungen für Ausrüstung zu optimieren.
Glean ist eine KI-Assistenten-Plattform für die Unternehmenssuche und Wissensentdeckung.
NVIDIA Cosmos ermächtigt KI-Entwickler mit fortschrittlichen Tools für die Datenverarbeitung und das Modelltraining.
KI-gestützte Kundenservice-Plattform, die effiziente Kommunikationslösungen bietet.
Ein Framework, das Anfragen dynamisch über mehrere LLMs weiterleitet und GraphQL verwendet, um composite Prompts effizient zu verwalten.
Flowith ist ein Canvas-basierter agentischer Arbeitsbereich, der kostenloses 🍌Nano Banana Pro und andere effektive Model
Letta ist ein KI-Agent, der E-Mail-Antworten effizient und genau behandelt.
Moddy ist ein KI-Agent, der entwickelt wurde, um die Code-Transformation in mehreren Repositories zu verbessern.
Cody AI hilft Entwicklern, effizient Code zu schreiben, zu überprüfen und zu verstehen.
Eine Lösung zum Erstellen anpassbarer KI-Agenten mit LangChain auf AWS Bedrock, Nutzung von Foundation-Modellen und benutzerdefinierten Werkzeugen.
scenario-go ist ein Go SDK zur Definition komplexer KI-gesteuerter Konversationsabläufe, Verwaltung von Eingabeaufforderungen, Kontext und mehrstufigen KI-Aufgaben.
Ein auf ROS basierendes Framework für die Zusammenarbeit mehrerer Roboter, das autonome Aufgabenverteilung, Planung und koordinierte Missionsausführung im Team ermöglicht.
Eine Open-Source-Visuelle IDE, die KI-Ingenieuren ermöglicht, agentische Workflows 10-mal schneller zu erstellen, zu testen und zu bereitzustellen.
LangGraph Learn bietet eine interaktive GUI zum Entwerfen und Ausführen von graphbasierten KI-Agenten-Workflows, mit Visualisierung von Sprachmodellketten.
AIDE bietet KI-gesteuerte Codegenerierung, Debugging, Dokumentation und Paketverwaltung in einer integrierten Web-IDE.
Eine Methodik, die zwölf bewährte Praktiken zur Gestaltung, Konfiguration und Bereitstellung skalierbarer und wartbarer KI-Agenten anbietet.
Verwandle Text in Emotion — Klone, designe und erstelle ausdrucksstarke KI-Stimmen in Sekundenschnelle.
Ein Python-Framework zum Erstellen von Mehrstufen-Reasoning-Pipelines und agentenartigen Workflows mit großen Sprachmodellen.
SARL ist eine an Agenten orientierte Programmiersprache und Laufzeitumgebung, die ereignisgesteuerte Verhaltensweisen und Umweltsimulationen für Mehr-Agenten-Systeme bietet.
Die AI Library ist eine Entwicklerplattform zum Erstellen und Bereitstellen anpassbarer KI-Agenten mit modularen Ketten und Tools.
RModel ist ein Open-Source-KI-Agenten-Framework, das LLMs, Tool-Integration und Speicher für fortschrittliche konversationale und aufgabenorientierte Anwendungen orchestriert.
Stellt ein FastAPI-Backend für die visuelle grafische Orchestrierung und Ausführung von Sprachmodell-Workflows in der LangGraph GUI bereit.
CodeBeaver ist ein KI-Agent, der effizient bei Codierungs- und Debugging-Aufgaben hilft.
AveHR ist ein KI-gestützter Personalagent zur Optimierung von HR-Aufgaben.
OpenSpiel bietet eine Bibliothek von Umgebungen und Algorithmen für die Forschung im Bereich Reinforcement Learning und spieltheoretische Planung.
Ein autonomer KI-Agent, der mithilfe von großen Sprachmodellen (LLMs) Codeprojekte schreibt, testet und refaktoriert, mit iterative testgetriebener Entwicklung.