RL Shooter
0 ReseñasRL Shooter es un entorno de aprendizaje por refuerzo de código abierto construido sobre la plataforma ViZDoom, que ofrece escenarios de disparos en primera persona personalizables. Permite a los investigadores de IA entrenar agentes usando entradas visuales, funciones de recompensa ajustables y espacios de acción configurables. El paquete soporta experimentación rápida y benchmarking de algoritmos de aprendizaje por refuerzo profundo en configuraciones FPS, con una reproducción ajustable de frames, diseños de mapas y utilidades de registro para investigaciones reproducibles.
Plataformas y frameworks de IA
Entorno de desarrollo
Juegos
#aprendizaje por refuerzo
#entrenamiento de juegos FPS
#escenarios de ViZDoom
#integración con OpenAI Gym
#funciones de recompensa personalizables
#espacios de acción
#soporte para aprendizaje profundo
#jugabilidad de aprendizaje automático
#navegación de agentes
#técnicas de detección de objetivos
#reproducibilidad experimental
#herramientas de registro
#integración con TensorBoard
#Framework de Python
#ambiente de juego AI
#benchmarking de algoritmos
#código abierto comunitario
#configuraciones de juego flexibles
#Prototipado rápido
#desarrollo de IA en juegos
...
Promover esta Herramienta
Actualizar esta Herramienta
RL Shooter
RL Shooter es un entorno de aprendizaje por refuerzo de código abierto construido sobre la plataforma ViZDoom, que ofrece escenarios de disparos en primera persona personalizables. Permite a los investigadores de IA entrenar agentes usando entradas visuales, funciones de recompensa ajustables y espacios de acción configurables. El paquete soporta experimentación rápida y benchmarking de algoritmos de aprendizaje por refuerzo profundo en configuraciones FPS, con una reproducción ajustable de frames, diseños de mapas y utilidades de registro para investigaciones reproducibles.
Plataformas y frameworks de IA
Entorno de desarrollo
Juegos
#aprendizaje por refuerzo
#entrenamiento de juegos FPS
#escenarios de ViZDoom
#integración con OpenAI Gym
#funciones de recompensa personalizables
#espacios de acción
#soporte para aprendizaje profundo
#jugabilidad de aprendizaje automático
#navegación de agentes
#técnicas de detección de objetivos
#reproducibilidad experimental
#herramientas de registro
#integración con TensorBoard
#Framework de Python
#ambiente de juego AI
#benchmarking de algoritmos
#código abierto comunitario
#configuraciones de juego flexibles
#Prototipado rápido
#desarrollo de IA en juegos
...
Destacados
¿Qué es RL Shooter?
RL Shooter es un marco basado en Python que integra ViZDoom con las API de OpenAI Gym para crear un entorno flexible de aprendizaje por refuerzo para juegos FPS. Los usuarios pueden definir escenarios, mapas y estructuras de recompensa personalizadas para entrenar agentes en tareas de navegación, detección de objetivos y disparo. Con marcos de observación, espacios de acción y facilidades de registro configurables, soporta bibliotecas populares de RL profundo como Stable Baselines y RLlib, permitiendo un seguimiento claro del rendimiento y la reproducibilidad de los experimentos.
¿Quién usará RL Shooter?
- Investigadores en aprendizaje por refuerzo
- Practicantes y desarrolladores de IA
- Instituciones académicas y estudiantes
- Desarrolladores de IA para juegos
- Entusiastas del deep learning
¿Cómo usar RL Shooter?
- Paso 1: Instalar ViZDoom siguiendo las instrucciones oficiales.
- Paso 2: Clonar el repositorio RL_Shooter desde GitHub.
- Paso 3: Instalar dependencias de Python usando pip install -r requirements.txt.
- Paso 4: Configurar los escenarios en los archivos de configuración (mapas, recompensas, saltos de frame).
- Paso 5: Ejecutar scripts de entrenamiento (ej., python train.py) con el algoritmo RL seleccionado.
- Paso 6: Monitorear logs y TensorBoard para métricas de rendimiento.
- Paso 7: Evaluar agentes entrenados con scripts de evaluación.
- Paso 8: Modificar o añadir mapas y funciones de recompensa personalizadas según sea necesario.
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características y Beneficios Clave de RL Shooter
Las características principales
- Escenarios FPS personalizables en ViZDoom
- Transmisiones de observación visual por marco
- Funciones de recompensa configurables
- Definiciones de espacio de acción ajustables
- Compatibilidad con la API de OpenAI Gym
- Salto de frames y control de FPS
- Soporte para registro y TensorBoard
Los beneficios
- Prototipado rápido de agentes RL
- Benchmarking entre algoritmos
- Configuración experimental reproducible
- Entorno adaptable flexible
- Código abierto impulsado por la comunidad
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de RL Shooter
- Entrenamiento de agentes RL profundos para navegación y combate FPS
- Benchmarking de nuevos algoritmos de aprendizaje por refuerzo
- Enseñanza de conceptos RL en cursos académicos
- Investigación en toma de decisiones visuales
- Estudios comparativos entre arquitecturas de modelos
FAQs sobre RL Shooter
Información de la Compañía RL Shooter
- Amine Zouitine
Reseñas de RL Shooter
5/5
¿Principales Competidores y Alternativas de RL Shooter?
- ViZDoom native Gym environment
- DeepMind Lab
- Unity ML-Agents
- OpenAI Gym Atari environments
También te puede gustar：
El agente de diseño AI automatiza el flujo de trabajo creando imágenes, videos y modelos 3D hasta 10 veces más rápido.
Chatbot impulsado por IA para los mejores creadores de OnlyFans.
Plantilla SaaS para el lanzamiento y desarrollo rápido de productos.
Aixbt es un agente de IA tokenizado que optimiza los ingresos a través de aplicaciones.
theGist AI Workspace unifica aplicaciones de trabajo con IA para mejorar la productividad.
Genera visuales y copias de marca utilizando IA para impulsar las ventas en comercio electrónico.
GPTConsole es un agente de IA diseñado para conversaciones fluidas y automatización de tareas.
GenSphere es un agente de IA que automatiza el análisis de datos y proporciona información para la toma de decisiones informadas.
Nullify automatiza todo el programa de AppSec para los equipos de seguridad utilizando soluciones impulsadas por IA.
Flowith es un espacio de trabajo agéntico basado en lienzo que ofrece gratis 🍌Nano Banana Pro y otros modelos efectivos.
Langbase es un agente de IA que genera y analiza contenido en lenguaje natural de manera eficiente.
AiTerm: Asistente de Terminal AI que convierte el lenguaje natural en comandos.
Genera hechos intrigantes sin esfuerzo con nuestra herramienta impulsada por IA.
Automatiza tus solicitudes de empleo y encuentra el trabajo perfecto con tecnología de IA.
Intellika AI permite la automatización fluida del análisis de datos y la generación de informes para empresas.
ScholarRoll ayuda a los estudiantes a encontrar y solicitar becas fácilmente.
OneReach AI simplifica las interacciones automatizando el compromiso del cliente a través de mensajes inteligentes.
Phoenix AI Assistant ayuda a agilizar tareas utilizando automatización inteligente y soporte personalizado.
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.
Windsurf AI Agent ayuda a optimizar las condiciones de windsurf y las recomendaciones de equipo.
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.
Convierte el texto en emoción — Clona, diseña y crea voces de IA expresivas en segundos.
Una metodología que ofrece doce buenas prácticas para diseñar, configurar y desplegar agentes de IA escalables y fáciles de mantener.
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.
Estudio web todo‑en‑uno que convierte texto e imágenes en arte estilo anime, personajes, voces y cortometrajes.
Un agente de IA que utiliza Minimax y Búsqueda en Árbol Monte Carlo para optimizar la colocación de fichas y la puntuación en Azul.
AGM: AI Game Maker permite un desarrollo de juegos fluido con soporte de IA.
Un agente IA basado en RL que aprende estrategias de apuestas óptimas para jugar al póker Texas Hold'em límite en heads-up eficientemente.
Un agente de aprendizaje por refuerzo de código abierto que utiliza PPO para entrenar y jugar StarCraft II a través del entorno PySC2 de DeepMind.
Framework de código abierto que permite implementar y evaluar estrategias de IA multiagente en un entorno clásico de juego Pacman.
BomberManAI es un agente de IA basado en Python que navega y combate de forma autónoma en entornos de juego Bomberman utilizando algoritmos de búsqueda.
SoccerAgent utiliza aprendizaje por refuerzo multiagente para entrenar jugadores IA en simulaciones de fútbol realistas y optimización de estrategias.
Crea humanos digitales 3D realistas de manera eficiente con MetaHuman Creator.
Un Maestro de Mazmorras impulsado por IA que utiliza LLMs para generar narrativas, misiones y encuentros dinámicos en tiempo real.
Chatea y crea junto a tu compañero IA. De imagen a video y generación de imágenes IA.
Un marco de trabajo de código abierto para aprendizaje por refuerzo multiagente que permite control de agentes a nivel bruto y coordinación en StarCraft II a través de PySC2.
Un agente RL de código abierto para duelos de Yu-Gi-Oh, que proporciona simulación de entorno, entrenamiento de políticas y optimización de estrategias.
PyGame Learning Environment proporciona una colección de entornos RL basados en Pygame para entrenar y evaluar agentes AI en juegos clásicos.
BotPlayers es un marco de código abierto que permite la creación, prueba y despliegue de agentes de juego con IA, con soporte para aprendizaje por refuerzo.
Gomoku Battle es un marco de trabajo en Python que permite a los desarrolladores construir, probar y enfrentarse con agentes de IA en juegos de Gomoku.
Una simulación de fútbol multiagente utilizando JADE, donde los agentes de IA se coordinan para competir en partidos de fútbol de forma autónoma.
FemaleSwitch es un juego impulsado por IA que mejora las experiencias de los personajes femeninos.
Un agente de IA que juega Pentago Swap evaluando los estados del tablero y seleccionando las colocaciones óptimas utilizando Búsqueda Monte Carlo en Árbol.
Samsung Ballie es un asistente AI móvil que monitorea e interactúa en su hogar.
AIpacman es un framework en Python que proporciona agentes basados en búsqueda, adversarios y aprendizaje por refuerzo para dominar el juego Pac-Man.
Qoder es un asistente de codificación impulsado por IA que automatiza la planificación, la codificación y las pruebas para proyectos de software.