- Paso 1: Clonar el repositorio de MineLand desde GitHub.
- Paso 2: Instalar dependencias Python con pip (incluyendo Gym y PyTorch/TensorFlow).
- Paso 3: Configurar ajustes del entorno en el archivo de configuración o en la línea de comandos.
- Paso 4: Lanzar el entorno usando los puntos de entrada Gym proporcionados.
- Paso 5: Elegir o implementar un algoritmo RL para entrenar el agente.
- Paso 6: Monitorear el progreso del entrenamiento con visualización incorporada o TensorBoard.
- Paso 7: Evaluar y comparar el rendimiento del agente en tareas predefinidas.
- Paso 8: Personalizar mapas, tareas y funciones de recompensa según sea necesario.