MARL Simulatorは、スケーラブルな分散トレーニング、モジュール式環境API、および柔軟なエージェント通信プロトコルを提供する、オープンソースのPythonフレームワークです。PyTorch上に構築されており、グリッドワールド、プレイヤー対プレイヤー、およびカスタムシナリオなどのベンチマークタスクをサポートします。研究者は、報酬関数、観測空間、ログオプションを設定して、クラスタやローカルマシン間の実験を効率化できます。
このツールを宣伝する
このツールを更新する
MARL Simulator
MARL Simulatorは、スケーラブルな分散トレーニング、モジュール式環境API、および柔軟なエージェント通信プロトコルを提供する、オープンソースのPythonフレームワークです。PyTorch上に構築されており、グリッドワールド、プレイヤー対プレイヤー、およびカスタムシナリオなどのベンチマークタスクをサポートします。研究者は、報酬関数、観測空間、ログオプションを設定して、クラスタやローカルマシン間の実験を効率化できます。
フィーチャー
MARL Simulatorとは？
MARL Simulatorは、効率的かつスケーラブルなマルチエージェント強化学習（MARL）アルゴリズムの開発を促進するために設計されています。PyTorchの分散バックエンドを利用して、複数のGPUまたはノード間で並列トレーニングを行うことができ、実験の実行時間を大幅に短縮します。シミュレーターは、協調ナビゲーション、プレイヤー対プレイヤー、グリッドワールドなどの標準ベンチマークシナリオと、ユーザー定義のカスタム環境をサポートするモジュール式の環境インターフェイスを提供します。エージェントは、アクションの調整、観測の共有、および報酬の同期にさまざまな通信プロトコルを利用できます。設定可能な報酬と観測空間により、トレーニング動態の詳細な制御が可能です。内蔵のログ記録と可視化ツールにより、パフォーマンス指標のリアルタイムの洞察を提供します。
誰がMARL Simulatorを使うの？
- 強化学習研究者
- AI/機械学習エンジニア
- 学者と学生
- マルチエージェントシステム開発者
MARL Simulatorの使い方は？
- ステップ1：`pip install marl-simulator`でMARL Simulatorをインストールします。
- ステップ2：スクリプト内でシミュレーターをインポート：`from marl_simulator import Simulator`。
- ステップ3：環境、エージェント、報酬、通信プロトコルを指定する設定辞書またはYAMLファイルを定義します。
- ステップ4：シミュレーターを初期化：`sim = Simulator(config)`。
- ステップ5：`sim.run()`でトレーニングを実行します。
- ステップ6：内蔵の可視化ツールを使用してログを監視し、指標を可視化します。
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
MARL Simulatorの主な特長・利点
コア機能
- PyTorchによる分散マルチエージェントトレーニング
- モジュール式環境インターフェイス
- カスタマイズ可能な報酬と観測空間
- エージェント通信プロトコル
- ベンチマークシナリオ（グリッドワールド、プレイヤー対プレイヤー）
- ログ記録と可視化の統合
利点
- スケーラブルな並列実験の実行
- 柔軟な環境カスタマイズ
- 再現性の向上
- MARL研究の促進
- ローカルとクラスターの両方をサポート
MARL Simulatorの主な使用ケース・アプリケーション
- MARLアルゴリズムのベンチマークにおける学術研究
- 協調型マルチエージェントシステムの開発
- MARL戦略の試作とテスト
- 強化学習コースの教育ツール
MARL SimulatorのFAQs
MARL Simulator会社情報
MARL Simulator のレビュー
5/5
MARL Simulatorの主な競合と代替品は？
- PettingZoo
- RLlib
- Mava
- MAgent
- OpenAI Gym
あなたも好きかもしれません：
77.6K
18.77% Flowithは、無料の🍌Nano Banana Proやその他の効果的なモデルを提供するキャンバスベースのエージェント型ワークスペースです...
37.2K
68.25% OneReach AIは、インテリジェントメッセージングを通じて顧客エンゲージメントを自動化することで、相互作用を簡素化します。
594
100.00% Phoenix AI Assistantは、インテリジェントな自動化およびパーソナライズされたサポートを使用してタスクの効率化を支援します。
--
AI Libraryは、モジュラーなチェーンとツールを使用してカスタマイズ可能なAIエージェントを構築・展開するための開発者プラットフォームです。
--
マルチエージェントシミュレーション用のフロッキングアルゴリズムを実装するPythonベースのフレームワークで、AIエージェントが動的に調整・ナビゲートできるようにします。
--
リトリーバル強化生成、ベクターデータベースのサポート、ツール統合、カスタマイズ可能なワークフローを備えた、自律型LLMエージェントを可能にするオープンソースフレームワーク。
--
Pipe Pilotは、LLM駆動のエージェントパイプラインを統合するPythonフレームワークで、複雑なマルチステップAIワークフローを容易に実現します。
--
Google Geminiの推論およびツール使用能力を活用したAIエージェント構築のための実用的なコードレシピを提供するオープンソースリポジトリ。
--
RModelは、高度な会話およびタスク駆動型アプリケーションのためにLLM、ツール統合、メモリを調整するオープンソースのAIエージェントフレームワークです。
--
協力型マルチエージェント強化学習を実装するオープンソースフレームワークで、シミュレーションにおける自動運転の調整に使用されます。
--
ツール実行とメモリサポートを備えたLLMエージェント構築用のFletベースのインタラクティブチャットUIを備えたPythonライブラリ。
--
Agentic Workflowは、複雑な自動化タスクのためにマルチエージェントAIワークフローを設計、オーケストレーション、管理するPythonフレームワークです。
--
GitHubのデモで、SmolAgentsを紹介します。これは、ツール統合を備えた軽量なPythonフレームワークで、LLMを搭載した複数のエージェントのワークフローを調整します。
--
YAMLのような仕様を用いて、AIエージェントのワークフローを宣言的に簡単に定義・実行できるPythonフレームワーク。
245.5K
32.47% モデルコンテキストプロトコルを実装したPythonフレームワークで、カスタムツールを備えたAIエージェントサーバーの構築と実行を実現します。
--
pyafaiは、プラグイン式の記憶とツールサポートを備えた自律型AIエージェントを構築、訓練、実行するためのPythonモジュールフレームワークです。
--
LangGraphは、Python開発者がモジュール式のグラフベースのパイプラインを使用して、カスタムAIエージェントのワークフローを構築・調整できるようにします。
--
既存のOpenAI Python SDKインターフェースを通じてシームレスにAnthropic Claude API呼び出しを可能にするPythonラッパー。
--
Agent Adaptersは、LLMベースのエージェントをさまざまな外部フレームワークやツールとシームレスに統合するためのプラグイン可能なミドルウェアを提供します。
--
Java-Action-Storageは、分散型マルチエージェントアプリケーションのエージェントアクションを記録、保存、取得するLightJasonモジュールです。