Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games
0 AvisCe dépôt open-source fournit des implémentations d'agents d'apprentissage par renforcement DQN, PPO et A2C adaptés aux environnements multi-agents de PettingZoo. Il inclut des boucles d'entraînement, des scripts d'évaluation, une journalisation via TensorBoard et des configurations d'hyperparamètres pour accélérer l'expérimentation et le benchmarking dans diverses jeux PettingZoo.
Plateformes et frameworks d'IA
Bibliothèques d'outils
Jeux
#apprentissage par renforcement
#systèmes multi-agents
#PettingZoo
#algorithme DQN
#algorithme PPO
#Algorithme A2C
#outils de machine learning
#Scripts d'Entraînement AI
#IA et Jeux
#évaluation de modèles
#intégration de tensorboard
#paramètres configurables
#Jeux Coopératifs
#jeux compétitifs
#visualisation de l'entraînement
#recherche reproductible
#Cadres d'Expérimentation
#bibliothèques Python
#expérimentation IA
#Agents d'Apprentissage par Renforcement
...
Promouvoir cet Outil
Mettre à jour cet Outil
Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games
Ce dépôt open-source fournit des implémentations d'agents d'apprentissage par renforcement DQN, PPO et A2C adaptés aux environnements multi-agents de PettingZoo. Il inclut des boucles d'entraînement, des scripts d'évaluation, une journalisation via TensorBoard et des configurations d'hyperparamètres pour accélérer l'expérimentation et le benchmarking dans diverses jeux PettingZoo.
Plateformes et frameworks d'IA
Bibliothèques d'outils
Jeux
#apprentissage par renforcement
#systèmes multi-agents
#PettingZoo
#algorithme DQN
#algorithme PPO
#Algorithme A2C
#outils de machine learning
#Scripts d'Entraînement AI
#IA et Jeux
#évaluation de modèles
#intégration de tensorboard
#paramètres configurables
#Jeux Coopératifs
#jeux compétitifs
#visualisation de l'entraînement
#recherche reproductible
#Cadres d'Expérimentation
#bibliothèques Python
#expérimentation IA
#Agents d'Apprentissage par Renforcement
...
Vedettes
Qu'est-ce que Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games ?
Les agents d'apprentissage par renforcement pour les jeux PettingZoo sont une bibliothèque en Python qui propose des algorithmes prêts à l'emploi DQN, PPO et A2C pour l'apprentissage par renforcement multi-agent dans les environnements PettingZoo. Elle comprend des scripts standardisés pour l'entraînement et l'évaluation, des hyperparamètres configurables, une journalisation intégrée dans TensorBoard et prend en charge à la fois les jeux compétitifs et coopératifs. Les chercheurs et développeurs peuvent cloner le dépôt, ajuster les paramètres de l'environnement et de l'algorithme, exécuter des sessions d'entraînement et visualiser les métriques pour accélérer leur développement et comparer leurs expériences en RL multi-agent.
Qui va utiliser Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games ?
- Chercheurs en apprentissage par renforcement
- Développeurs en IA multi-agent
- Étudiants en Master en IA/ML
- Ingénieurs en IA pour les jeux
- Data scientists explorant RL
Comment utiliser Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games ?
- Étape 1 : Clonez le dépôt depuis GitHub.
- Étape 2 : Installez les dépendances : pip install -r requirements.txt.
- Étape 3 : Sélectionnez un environnement PettingZoo et un algorithme dans les fichiers de configuration.
- Étape 4 : Lancez l'entraînement : python train.py --env
--algo - Étape 5 : Surveillez les métriques via TensorBoard.
- Étape 6 : Évaluez les modèles sauvegardés : python evaluate.py --model
.
Plateforme
- mac
- windows
- linux
Caractéristiques et Avantages Clés de Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games
Les fonctionnalités principales
- Implémentations des agents DQN, PPO et A2C
- Scripts standardisés pour l'entraînement et l'évaluation
- Hyperparamètres configurables
- Journalisation intégrée dans TensorBoard
- Support pour des jeux multi-agents compétitifs et coopératifs
Les avantages
- Accélère l'expérimentation en RL multi-agent
- Facilite le benchmarking dans les environnements PettingZoo
- Flux de travail d'entraînement reproductibles
- Structure modulaire du code pour l'extension
- Visualisation intégrée des métriques d'entraînement
Principaux Cas d'Utilisation et Applications de Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games
- Benchmarking de nouveaux algorithmes RL multi-agent
- Démonstrations éducatives de pipelines de formation RL
- Prototypage de comportements IA dans des jeux
- Études comparatives des performances des algorithmes RL
- Itération rapide des configurations environnement et agent
FAQs sur Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games
Informations sur la Société Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games
- Hubert Szydlowski
Avis Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games
5/5
Principaux Concurrents et Alternatives de Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games ?
- Ray RLlib
- Stable Baselines3
- OpenAI Baselines
- Tianshou
- Dopamine
Vous aimerez peut-être aussi：
Gobii permet aux équipes de créer des travailleurs numériques autonomes 24/7 pour automatiser la recherche web et les tâches routinières.
Neon AI simplifie la collaboration d'équipe grâce à des agents AI personnalisés.
Salesloft est une plateforme pilotée par l'IA améliorant l'engagement commercial et l'automatisation des flux de travail.
Autogpt est une bibliothèque Rust pour créer des agents IA autonomes qui interagissent avec l'API OpenAI pour accomplir des tâches à plusieurs étapes
Angular est un framework de développement web pour créer des applications modernes et évolutives.
Un constructeur de pipelines RAG alimenté par l'IA qui ingère des documents, génère des embeddings et fournit des questions-réponses en temps réel via des interfaces de chat personnalisables.
Freddy AI automatise intelligemment les tâches de support client de routine.
Solutions pilotées par IA pour la surveillance intelligente et la détection d'anomalies.
Une plateforme pour construire et exploiter facilement des applications d'IA générative.
BrandCrowd propose des logos personnalisables, des cartes de visite et des designs pour les réseaux sociaux avec des milliers de modèles.
Refly.AI permet aux créateurs non techniques d'automatiser des workflows en utilisant le langage naturel et une toile visuelle.
Rationalisez votre gestion des leads avec une automatisation intelligente.
Skywork AI est un outil innovant pour améliorer la productivité grâce à l'IA.
Les agents IA Five9 améliorent les interactions clients grâce à l'automatisation intelligente.
Le cadre Mosaic AI Agent améliore les capacités de l'IA grâce à des techniques de récupération de données et de génération avancées.
Windsurf AI Agent aide à optimiser les conditions de windsurf et les recommandations d'équipement.
Glean est une plateforme d'assistant AI pour la recherche d'entreprise et la découverte de connaissances.
NVIDIA Cosmos donne aux développeurs IA des outils avancés pour le traitement des données et l'entraînement des modèles.
Plateforme de service client pilotée par IA offrant des solutions de communication efficaces.
Un cadre qui routage dynamiquement les requêtes entre plusieurs LLM et utilise GraphQL pour gérer efficacement les invites composites.
Planificateur de voyages alimenté par IA pour des escapades personnalisées.
Flowith est un espace de travail agentique basé sur un canevas qui offre gratuitement 🍌Nano Banana Pro et d'autres modèl
La bibliothèque AI est une plateforme de développement pour créer et déployer des agents IA personnalisables utilisant des chaînes modulaires et des outils.
Un cadre basé sur Python implémentant des algorithmes de flocking pour la simulation multi-agent, permettant à des agents IA de se coordonner et de naviguer dynamiquement.
Une plateforme open-source permettant des agents LLM autonomes avec génération augmentée par récupération, prise en charge des bases de données vectorielles, intégration d'outils et workflows personnalisables.
Un modèle d'agent IA montrant la planification automatisée des tâches, la gestion de la mémoire et l'exécution d'outils via l'API OpenAI.
Pipe Pilot est un cadre Python qui orchestre des pipelines d’agents pilotés par LLM, permettant des flux de travail IA complexes à plusieurs étapes avec facilité.
Dépot open-source proposant des recettes de code pratiques pour créer des agents IA en tirant parti des capacités de raisonnement et d'utilisation d'outils de Google Gemini.
RModel est un cadre d'agent IA open-source orchestrant les LLM, l'intégration d'outils et la mémoire pour des applications conversationnelles avancées et orientées tâches.
Un cadre open-source implémentant l'apprentissage par renforcement multi-agent coopératif pour la coordination de la conduite autonome en simulation.
Bibliothèque Python avec une interface de chat interactive basée sur Flet pour créer des agents LLM, avec exécution d'outils et prise en charge de la mémoire.
Agentic Workflow est un cadre Python permettant de concevoir, orchestrer et gérer des flux de travail d'IA multi-agents pour des tâches automatisées complexes.
Studio web tout‑en‑un qui transforme textes et images en art anime, personnages, voix et courts‑métrages.
Une démonstration GitHub présentant SmolAgents, un cadre léger en Python pour orchestrer des flux de travail multi-agents alimentés par LLM avec intégration d'outils.
Un framework Python permettant de définir et d'exécuter facilement des flux de travail d'agents d'IA de manière déclarative en utilisant des spécifications de style YAML.
OpenSpiel fournit une bibliothèque d'environnements et d'algorithmes pour la recherche en apprentissage par renforcement et en planification ludique.
Un cadre Pythonic qui met en œuvre le Model Context Protocol pour construire et exécuter des serveurs d'agents IA avec des outils personnalisés.
pyafai est un framework modulaire Python pour construire, entraîner et exécuter des agents IA autonomes avec prise en charge de mémoire et d'outils via des plugins.
LangGraph permet aux développeurs Python de construire et d'orchestrer des flux de travail d'agents AI personnalisés en utilisant des pipelines modulaires basés sur des graphes.
Un wrapper Python permettant des appels sans problème à l’API Anthropic Claude via les interfaces SDK Python OpenAI existantes.
Agent Adapters fournit un middleware modulaire pour intégrer sans effort des agents basés sur LLM avec divers frameworks et outils externes.
Java-Action-Storage est un module LightJason qui enregistre, stocke et récupère les actions des agents pour les applications multi-agents distribuées.
LinkAgent orchestre plusieurs modèles de langage, systèmes de récupération et outils externes pour automatiser des flux de travail complexes basés sur l'IA.
Transformez le texte en émotion — Clonez, concevez et créez des voix IA expressives en quelques secondes.
Un agent IA utilisant Minimax et Monte Carlo Tree Search pour optimiser le placement de tuiles et le scoring dans Azul.
AGM: AI Game Maker permet un développement de jeux fluide avec le soutien de l'IA.
Un agent IA basé sur le RL qui apprend des stratégies de pari optimales pour jouer efficacement au poker Texas Hold'em limit heads-up.
Un agent d'apprentissage par renforcement en source ouverte utilisant PPO pour entraîner et jouer à StarCraft II via l'environnement PySC2 de DeepMind.
Framework open-source permettant la mise en œuvre et l'évaluation de stratégies d'IA multi-agent dans un environnement de jeu Pacman classique.
BomberManAI est un agent IA basé sur Python qui navigue et combat de manière autonome dans les environnements de jeu Bomberman en utilisant des algorithmes de recherche.
SoccerAgent utilise l'apprentissage par renforcement multi-agent pour entraîner des joueurs IA pour des simulations de football réalistes et l'optimisation stratégique.
Créez des chansons personnalisées pour toutes les occasions avec facilité.
Créez des humains numériques 3D réalistes efficacement avec MetaHuman Creator.
Un maître du donjon alimenté par l'IA qui utilise des LLM pour générer des récits, quêtes et rencontres D&D dynamiques en temps réel.
Discutez et créez avec votre compagnon IA. Image vers vidéo, génération d'images IA.
Une plateforme open-source d'apprentissage par renforcement multi-agent permettant un contrôle de niveau brut et la coordination dans StarCraft II via PySC2.
Un agent RL open-source pour les duels Yu-Gi-Oh, offrant simulation d'environnement, entraînement de politique et optimisation de stratégie.
PyGame Learning Environment fournit une collection d'environnements RL basés sur Pygame pour entraîner et évaluer des agents IA dans des jeux classiques.
BotPlayers est un framework open-source permettant la création, le test et le déploiement d'agents de jeu d'IA avec prise en charge de l'apprentissage par renforcement.
Gomoku Battle est un framework Python permettant aux développeurs de construire, tester et faire s'affronter des agents IA dans le jeu Gomoku.
Une simulation de football multi-agent utilisant JADE, où des agents IA coordonnés jouent de manière autonome des matchs de football.
FemaleSwitch est un jeu alimenté par l'IA qui améliore les expériences des personnages féminins.
Un agent IA qui joue à Pentago Swap en évaluant les états du plateau et en sélectionnant les placements optimaux en utilisant la recherche Monte Carlo dans l'arbre.
Samsung Ballie est un assistant AI mobile qui surveille et interagit dans votre maison.
AIpacman est un framework Python fournissant des agents basés sur la recherche, adversaires, et d'apprentissage par renforcement pour maîtriser le jeu Pac-Man.
Qoder est un assistant de codage propulsé par l'IA qui automatise la planification, le codage et les tests des projets logiciels.