multi_agent_celar est conçue comme une plateforme d'IA modulaire permettant une communication à langage émergent entre plusieurs agents intelligents dans des environnements simulés. Les utilisateurs peuvent définir le comportement des agents via des fichiers de politique, configurer les paramètres de l'environnement, et lancer des sessions d'entraînement coordonnées où les agents font évoluer leurs propres protocoles de communication pour résoudre des tâches coopératives. Le cadre comprend des scripts d'évaluation, des outils de visualisation, et prend en charge des expériences évolutives, ce qui en fait une solution idéale pour la recherche en collaboration multi-agent, langage émergent et processus de décision.

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.