Multi-Agent Reinforcement Learning
0 ReseñasEste marco de aprendizaje por refuerzo multiagente de código abierto proporciona a investigadores y desarrolladores implementaciones listas para usar de algoritmos RL populares, incluidos DQN, PPO y MADDPG. Ofrece integración perfecta con entornos Gym, Unity y StarCraft Multi-Agent Challenge, junto con scripts de entrenamiento personalizables y métricas de evaluación. Los usuarios pueden configurar fácilmente escenarios cooperativos o competitivos, realizar benchmarks de rendimiento y reproducir resultados de vanguardia en entornos multiagentes.
Plataformas y frameworks de IA
Entorno de desarrollo
Bibliotecas de herramientas
#aprendizaje por refuerzo multiagente
#implementación de DQN
#framework PPO
#algoritmos MADDPG
#integración con OpenAI Gym
#soporte para Unity ML-Agents
#StarCraft Multi-Agent Challenge
#YAML configurable
#ajuste de hiperparámetros
#visualización de curvas de aprendizaje
#investigación reproducible
#evaluación de benchmarks
#agentes competitivos
#aprendizaje cooperativo
#evaluación de estrategias mixtas
#registro de experimentos
#integración con TensorBoard
#arquitectura modular
#actualizaciones impulsadas por la comunidad
...
Promover esta Herramienta
Actualizar esta Herramienta
Multi-Agent Reinforcement Learning
Este marco de aprendizaje por refuerzo multiagente de código abierto proporciona a investigadores y desarrolladores implementaciones listas para usar de algoritmos RL populares, incluidos DQN, PPO y MADDPG. Ofrece integración perfecta con entornos Gym, Unity y StarCraft Multi-Agent Challenge, junto con scripts de entrenamiento personalizables y métricas de evaluación. Los usuarios pueden configurar fácilmente escenarios cooperativos o competitivos, realizar benchmarks de rendimiento y reproducir resultados de vanguardia en entornos multiagentes.
Plataformas y frameworks de IA
Entorno de desarrollo
Bibliotecas de herramientas
#aprendizaje por refuerzo multiagente
#implementación de DQN
#framework PPO
#algoritmos MADDPG
#integración con OpenAI Gym
#soporte para Unity ML-Agents
#StarCraft Multi-Agent Challenge
#YAML configurable
#ajuste de hiperparámetros
#visualización de curvas de aprendizaje
#investigación reproducible
#evaluación de benchmarks
#agentes competitivos
#aprendizaje cooperativo
#evaluación de estrategias mixtas
#registro de experimentos
#integración con TensorBoard
#arquitectura modular
#actualizaciones impulsadas por la comunidad
...
Destacados
¿Qué es Multi-Agent Reinforcement Learning?
El aprendizaje por refuerzo multiagente de alaamoheb es una biblioteca de código abierto completa diseñada para facilitar el desarrollo, entrenamiento y evaluación de múltiples agentes actuando en entornos compartidos. Incluye implementaciones modulares de algoritmos basados en valor y política, como DQN, PPO, MADDPG y más. El repositorio soporta integración con OpenAI Gym, Unity ML-Agents y StarCraft Multi-Agent Challenge, permitiendo a los usuarios experimentar tanto en escenarios de investigación como en escenarios inspirados en el mundo real. Con configuraciones de experimentos YAML, utilidades de registro y herramientas de visualización, los profesionales pueden monitorear curvas de aprendizaje, ajustar hiperparámetros y comparar diferentes algoritmos. Este marco acelera la experimentación en tareas multiagente cooperativas, competitivas y mixtas, facilitando la investigación reproducible y la comparación de resultados.
¿Quién usará Multi-Agent Reinforcement Learning?
- Investigadores en aprendizaje por refuerzo
- Ingenieros en aprendizaje automático
- Estudiantes y educadores en IA
- Desarrolladores de robótica
- Desarrolladores de IA para juegos
¿Cómo usar Multi-Agent Reinforcement Learning?
- Paso 1: Clonar el repositorio de GitHub.
- Paso 2: Instalar dependencias con pip install -r requirements.txt.
- Paso 3: Configurar el entorno y el algoritmo en el archivo YAML de configuración proporcionado.
- Paso 4: Ejecutar el script de entrenamiento con los parámetros especificados.
- Paso 5: Monitorear el progreso del entrenamiento a través de logs y TensorBoard.
- Paso 6: Evaluar y visualizar el rendimiento de los agentes utilizando scripts de evaluación.
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características y Beneficios Clave de Multi-Agent Reinforcement Learning
Las características principales
- Implementaciones de DQN, PPO, MADDPG
- Soporte para OpenAI Gym, Unity ML-Agents, SMAC
- Archivos de experimentos YAML configurables
- Integración con registros y TensorBoard
- Herramientas de evaluación y visualización
Los beneficios
- Acelera la investigación en aprendizaje por refuerzo multiagente
- Arquitectura modular y extensible
- Configuraciones de experimentos reproducibles
- Compatibilidad con múltiples entornos
- Actualizaciones impulsadas por la comunidad
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Multi-Agent Reinforcement Learning
- Tareas de navegación cooperativa multiagente
- Desarrollo de inteligencia artificial competitiva en juegos
- Control de enjambres robóticos
- Benchmarking de algoritmos multiagente
- Juegos de estrategia en equipo simulado
FAQs sobre Multi-Agent Reinforcement Learning
Información de la Compañía Multi-Agent Reinforcement Learning
- alaamoheb
Reseñas de Multi-Agent Reinforcement Learning
5/5
¿Principales Competidores y Alternativas de Multi-Agent Reinforcement Learning?
- Ray RLlib
- PettingZoo
- OpenAI Multi-Agent Emergent Toolkit
- TorchRL
- Coach (Intel)
También te puede gustar：
Gobii permite a los equipos crear trabajadores digitales autónomos 24/7 para automatizar la investigación web y tareas rutinarias.
Neon AI simplifica la colaboración en equipo a través de agentes de IA personalizados.
Salesloft es una plataforma impulsada por IA que mejora el compromiso de ventas y la automatización de flujos de trabajo.
Autogpt es una biblioteca Rust para construir agentes IA autónomos que interactúan con la API de OpenAI para completar tareas de múltiples pasos
Angular es un marco de desarrollo web para construir aplicaciones modernas y escalables.
Un constructor de canalizaciones RAG impulsado por IA que ingiere documentos, genera incrustaciones y proporciona preguntas y respuestas en tiempo real a través de interfaces de chat personalizables.
Freddy AI automatiza inteligentemente las tareas rutinarias de soporte al cliente.
Soluciones impulsadas por IA para monitoreo inteligente y detección de anomalías.
Una plataforma para construir y operar fácilmente aplicaciones de IA generativa.
BrandCrowd ofrece logos personalizables, tarjetas de visita y diseños para redes sociales con miles de plantillas.
Flowith es un espacio de trabajo agéntico basado en lienzo que ofrece gratis 🍌Nano Banana Pro y otros modelos efectivos.
Skywork AI es una herramienta innovadora para aumentar la productividad utilizando IA.
Los Agentes de IA de Five9 mejoran las interacciones con el cliente mediante la automatización inteligente.
El marco Mosaic AI Agent mejora las capacidades de IA con técnicas de recuperación de datos y generación avanzada.
Windsurf AI Agent ayuda a optimizar las condiciones de windsurf y las recomendaciones de equipo.
Glean es una plataforma de asistente AI para la búsqueda empresarial y el descubrimiento del conocimiento.
NVIDIA Cosmos empodera a los desarrolladores de IA con herramientas avanzadas para el procesamiento de datos y el entrenamiento de modelos.
Plataforma de servicio al cliente impulsada por IA que ofrece soluciones de comunicación eficientes.
Un marco que enruta dinámicamente solicitudes entre múltiples LLM y utiliza GraphQL para gestionar eficazmente los prompts compuestos.
Planificador de viajes impulsado por IA para escapadas personalizadas.
Refly.AI permite a creadores no técnicos automatizar flujos de trabajo usando lenguaje natural y un lienzo visual.
Letta es un agente de IA que maneja respuestas a correos electrónicos de manera eficiente y precisa.
Moddy es un agente de IA diseñado para mejorar la transformación de código en múltiples repositorios.
Cody AI ayuda a los desarrolladores a escribir, revisar y entender código de manera eficiente.
Una solución para construir agentes de IA personalizables con LangChain en AWS Bedrock, aprovechando modelos base y herramientas personalizadas.
scenario-go es un SDK de Go para definir flujos de trabajo conversacionales complejos impulsados por IA, gestionando prompts, contexto y tareas de IA de múltiples pasos.
Un marco basado en ROS para la colaboración multi-robot que habilita la asignación autónoma de tareas, planificación y ejecución coordinada de misiones en equipos.
Un IDE visual de código abierto que permite a los ingenieros de IA construir, probar y desplegar flujos de trabajo agenciales 10 veces más rápido.
LangGraph Learn ofrece una interfaz gráfica interactiva para diseñar y ejecutar flujos de trabajo de agentes de IA basados en gráficos, visualizando cadenas de modelos de lenguaje.
AIDE proporciona generación de código con inteligencia artificial, depuración, documentación y gestión de paquetes dentro de un IDE web integrado.
Una metodología que ofrece doce buenas prácticas para diseñar, configurar y desplegar agentes de IA escalables y fáciles de mantener.
Estudio web todo‑en‑uno que convierte texto e imágenes en arte estilo anime, personajes, voces y cortometrajes.
Un marco de trabajo en Python para construir pipelines de razonamiento de múltiples pasos y flujos de trabajo similares a agentes con grandes modelos de lenguaje.
SARL es un lenguaje de programación orientado a agentes y un entorno de ejecución que proporciona comportamientos guiados por eventos y simulación de entornos para sistemas multi-agente.
AI Library es una plataforma para desarrolladores para construir y desplegar agentes de IA personalizables usando cadenas modulares y herramientas.
RModel es un marco de agentes de IA de código abierto que orquesta LLM, integración de herramientas y memoria para aplicaciones conversacionales y basadas en tareas avanzadas.
Proporciona un backend FastAPI para la orquestación y ejecución de flujos de trabajo de modelos de lenguaje visuales basados en gráficos en la interfaz gráfica LangGraph.
CodeBeaver es un agente de IA que ayuda a realizar tareas de codificación y depuración de manera eficiente.
AveHR es un agente de recursos humanos impulsado por IA para agilizar tareas de recursos humanos.
OpenSpiel proporciona una biblioteca de entornos y algoritmos para investigación en aprendizaje por refuerzo y planificación en teoría de juegos.
Un agente AI autónomo que escribe, prueba y refactoriza proyectos de código usando LLM con desarrollo guiado por pruebas iterativas.
Un marco basado en Python que implementa algoritmos de comportamiento en manada para simulación multiagente, permitiendo que los agentes de IA cooperen y Naveguen dinámicamente.
Convierte el texto en emoción — Clona, diseña y crea voces de IA expresivas en segundos.
Un marco de código abierto que habilita agentes autónomos con generación aumentada por recuperación, soporte para bases de datos vectoriales, integración de herramientas y flujos de trabajo personalizables.
Una plantilla de agente de IA que muestra planificación automatizada de tareas, gestión de memoria y ejecución de herramientas mediante la API de OpenAI.
Pipe Pilot es un marco de Python que orquesta pipelines de agentes impulsados por LLM, permitiendo flujos de trabajo de IA complejos y de múltiples pasos con facilidad.
Repositorio de código abierto que proporciona recetas de código prácticas para construir agentes de IA aprovechando las capacidades de razonamiento y uso de herramientas de Google Gemini.
Un marco de código abierto que implementa el aprendizaje por refuerzo cooperativo multi-agente para la coordinación de conducción autónoma en simulación.
Biblioteca de Python con interfaz de chat interactiva basada en Flet para construir agentes LLM, con soporte para ejecución de herramientas y memoria.
Agentic Workflow es un marco de trabajo en Python para diseñar, orquestar y gestionar flujos de trabajo de IA multi-agente para tareas automatizadas complejas.
Una demostración en GitHub que presenta SmolAgents, un marco liviano en Python para orquestar flujos de trabajo multi-agente impulsados por LLM con integración de herramientas.
Un marco de trabajo en Python para definir y ejecutar fácilmente flujos de trabajo de agentes de IA de manera declarativa usando especificaciones similares a YAML.
Un framework Pythonic que implementa el Protocolo de Contexto del Modelo para construir y ejecutar servidores de agentes AI con herramientas personalizadas.
Chatea y crea junto a tu compañero IA. De imagen a video y generación de imágenes IA.
pyafai es un marco modular en Python para construir, entrenar y ejecutar agentes de IA autónomos con soporte de memoria y herramientas mediante complementos.
LangGraph permite a los desarrolladores Python construir y orquestar flujos de trabajo de agentes AI personalizados utilizando canalizaciones modulares basadas en gráficos.
Un envoltorio Python que permite llamadas sin obstáculos a la API de Anthropic Claude a través de interfaces SDK Python de OpenAI existentes.
Agent Adapters proporciona middleware modular para integrar agentes basados en LLM con diversos frameworks y herramientas externas de manera transparente.
Java-Action-Storage es un módulo de LightJason que registra, almacena y recupera acciones de agentes para aplicaciones multi-agente distribuidas.
LinkAgent orquesta múltiples modelos de lenguaje, sistemas de recuperación y herramientas externas para automatizar flujos de trabajo complejos impulsados por IA.