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Ant_racer は、追跡回避シナリオ用に設計されたマルチエージェント仮想環境です。OpenAI Gym と Mujoco 物理エンジンを統合し、複雑なマルチエージェント強化学習タスクをシミュレートします。
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May 13 2025
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#自律目標計画
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Ant_racerとは?
Ant_racer は、マルチエージェント強化学習の研究のためのゲーム環境を提供する仮想マルチエージェント追跡回避プラットフォームです。OpenAI Gym と Mujoco 上に構築されており、追跡と回避タスクにおいて複数の自律エージェント間の相互作用をシミュレートできます。このプラットフォームは、物理的にリアルな環境で DDPG などの強化学習アルゴリズムの実装とテストをサポートします。動的シナリオにおける AI マルチエージェントの行動に関心のある研究者や開発者に役立ちます。
誰がAnt_racerを使うの?
AI 研究者
機械学習実務者
ロボティクス開発者
マルチエージェントシステム研究者
強化学習を学ぶ学生
Ant_racerの使い方は?
ステップ1:Mujoco200 とそのライセンスを ~/.mujoco/ にダウンロードしてインストール
ステップ2:環境変数 LD_LIBRARY_PATH を Mujoco の bin ディレクトリに設定
ステップ3:ant_racer_env.yml を使って Anaconda 仮想環境を作成し、アクティベート
ステップ4:Ant_racer の GitHub リポジトリをクローンし、その中に移動
ステップ5:環境の gym フォルダをリポジトリのものに置き換え
ステップ6:'python chase_demo.py' でデモを実行し、表示エラーを解決
プラットフォーム
mac
windows
linux
Ant_racerの主な特長・利点
コア機能
自律的な目標分解と計画
文脈保持のためのメモリ記憶
ウェブブラウジングとデータスクレイピング
ファイルシステムの読み書き操作
再帰的なタスク実行と自己改善
利点
24時間年中無休の無人操作
手動タスク管理の削減
研究とコンテンツ作成の加速
多様なニーズに合わせたカスタマイズ可能なワークフロー
オープンソースの透明性と拡張性
Ant_racerの主な使用ケース・アプリケーション
マルチエージェント追跡回避アルゴリズムのテスト
強化学習戦略の研究
マルチエージェントシステムのベンチマーク
動的環境における自律エージェントの相互作用研究
Ant_racer の長所と短所
長所
オープンソースで無料提供
人気のフレームワーク(Gym、Mujoco)上に構築
デモとドキュメント化されたセットアップ手順を提供
学術研究や実験に適している
短所
セットアップには専用の Mujoco インストールが必要
サポートプラットフォームは主にデスクトップOSに限定
モバイルやウェブプラットフォームのバージョンはなし
基本セットアップ以外のドキュメントは最小限
Ant_racerのFAQs
Auto-GPT とは何ですか?
Auto-GPT はどの GPT モデルを使用していますか?
Auto-GPT はオープンソースですか?
Auto-GPT はどうやってインストールしますか?
Auto-GPT を使うには API キーが必要ですか?
Auto-GPT はインターネットを閲覧できますか?
対応している OS は何ですか?
Auto-GPT でのデータは安全ですか?
Auto-GPT のタスクをカスタマイズするには?
コミュニティサポートはどこで得られますか?
Ant_racer会社情報
N. Wang
https://github.com/niart/Ant_racer
[email protected]
https://www.youtube.com/@intelligentautonomoussyste5467/videos
Ant_racerの分析
時間ごとの訪問
月間訪問数
479936.7k
平均訪問時間
00:06:28
訪問あたりのページ数
6.09
直帰率
36.14%
Apr 2025 - Jun 2025 のすべてのトラフィック
地理情報
トップ5地域
United States
18.86%
China
12.11%
India
9.81%
Russia
5.32%
Germany
3.83%
Apr 2025 - Jun 2025 世界中のデスクトップのみ
トラフィックソース
Direct
53.23%
Search
32.40%
Referrals
12.04%
Social
2.13%
Paid Referrals
0.15%
Mail
0.05%
Apr 2025 - Jun 2025 デスクトップのみ
トップキーワード
キーワード
トラフィック
クリック単価
github
6676.2k
$ 1.27
zapret
453.9k
$ --
github copilot
706.1k
$ 1.19
запрет дискорд
152.0k
$ --
zapret-discord-youtube
348.6k
$ --
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開発環境
BotPlayers
BotPlayersは、強化学習サポートを備えたAIゲームプレイエージェントの作成、テスト、展開を可能にするオープンソースフレームワークです。
AIプラットフォームとフレームワーク
ゲーミング
Gomoku Battle
Gomoku Battleは、開発者が囲碁ゲームでAIエージェントを作成・テスト・対戦できるPythonフレームワークです。
AIプラットフォームとフレームワーク
開発環境
Qoder
Qoderは、ソフトウェアプロジェクトの計画、コーディング、テストを自動化するAI駆動のコーディングアシスタントです。
AIコードジェネレーター
AIコードアシスタント
AD
AI Football Cup in Java JADE Environment
JADEを使用したマルチエージェントフットボールシミュレーションで、AIエージェントが協調してサッカーマッチを自律的に競います。
AIプラットフォームとフレームワーク
開発環境
F/MS Startup Game
FemaleSwitchは女性キャラクターの経験を向上させるAI駆動のゲームです。
アバターとペルソナ
ゲーミング
Pentago Swap AI Agent
モンテカルロ木探索を用いて盤面の状態を評価し、最適な配置を選択するAIエージェントによるPentago Swapのプレイ。
ゲーミング
Samsung Ballie
Samsung Ballieは、あなたの家の中で監視および相互作用するモバイルAIアシスタントです。
ワークフロー自動化
レコメンデーションシステム
AIpacman
AIpacmanは、検索ベース、敵対的、強化学習エージェントを提供するPythonフレームワークで、パックマンゲームを習得します。
AIプラットフォームとフレームワーク
ゲーミング