- Étape 1 : Cloner le dépôt ou installer via pip : pip install marft.
- Étape 2 : Définir les rôles des agents et le schéma de mémoire dans un fichier YAML ou Python.
- Étape 3 : Configurer la simulation d’environnement et les fonctions de récompense.
- Étape 4 : Exécuter marft train pour lancer l’affinement multi-agent RL.
- Étape 5 : Surveiller les métriques et ajuster les hyperparamètres si nécessaire.
- Étape 6 : Évaluer les agents avec marft eval et exporter les modèles entraînés.
- Étape 7 : Déployer les agents avec marft deploy ou les intégrer dans votre application.