Ce dépôt fournit un cadre complet d'apprentissage par renforcement pour la recherche sur le gameplay de StarCraft II. L'agent principal utilise la Proximal Policy Optimization (PPO) pour apprendre des réseaux de politiques interprétant les données d'observation de l'environnement PySC2 et générant des actions précises dans le jeu. Les développeurs peuvent configurer les couches de réseaux neuronaux, la reformulation des récompenses et les plannings d'entraînement pour optimiser la performance. Le système supporte la collecte d'échantillons en multiprocessing pour plus d'efficacité, des outils de journalisation pour suivre les courbes d'entraînement, et des scripts d'évaluation pour tester les politiques entraînées contre des adversaires scriptés ou IA intégrée. Le code est écrit en Python et utilise TensorFlow pour la définition et l'optimisation des modèles. Les utilisateurs peuvent étendre des composants tels que les fonctions de récompense personnalisées, le pré-traitement des états ou les architectures de réseaux pour répondre à leurs objectifs de recherche spécifiques.

MemU est une couche mémoire agentique conçue pour fonctionner comme un système de fichiers intelligent et autonome pour les compagnons IA, transformant la gestion de la mémoire par l'organisation, le lien et l'amélioration continue des données stockées. Il s'intègre aux principaux LLM tels qu’OpenAI et Anthropic, améliorant la capacité de l'IA à mémoriser et à rappeler efficacement les conversations et connaissances, optimisant ainsi les performances de l'agent IA et l'expérience utilisateur.