- Étape 1 : pip install aeiva
- Étape 2 : importer aeiva et configurer votre environnement
- Étape 3 : définir des classes d'agents personnalisés avec des méthodes de décision et d'action
- Étape 4 : enregistrer les agents et les environnements dans le moteur Aeiva
- Étape 5 : lancer les simulations via scripts Python ou en ligne de commande
- Étape 6 : surveiller la visualisation en temps réel via le tableau de bord du navigateur
- Étape 7 : collecter des métriques et benchmarker la performance des agents