Multiagent_systemは、研究者や開発者がマルチエージェント強化学習シナリオを作成、訓練、分析できるPythonフレームワークです。カスタマイズ可能な環境、エージェント通信プロトコル、協力・競合タスク用の組み込みアルゴリズム、ログ記録と可視化ツールによるパフォーマンス分析を提供します。
このツールを宣伝する
このツールを更新する
Multiagent_system
Multiagent_systemは、研究者や開発者がマルチエージェント強化学習シナリオを作成、訓練、分析できるPythonフレームワークです。カスタマイズ可能な環境、エージェント通信プロトコル、協力・競合タスク用の組み込みアルゴリズム、ログ記録と可視化ツールによるパフォーマンス分析を提供します。
フィーチャー
Multiagent_systemとは？
Multiagent_systemは、多エージェント環境の構築と管理のための包括的なツールキットを提供します。ユーザーはカスタムシミュレーションシナリオを定義し、エージェントの行動を指定し、DQN、PPO、MADDPGなどの事前実装されたアルゴリズムを利用できます。このフレームワークは同期式と非同期式の訓練をサポートし、エージェントは同時にまたは交代で相互作用します。組み込みの通信モジュールは、協力戦略のためのメッセージパッシングを促進します。YAMLファイルを通じて実験の構成が簡素化され、結果は自動的にCSVまたはTensorBoardに記録されます。視覚化スクリプトは、エージェントの軌跡、報酬の推移、通信パターンの解釈に役立ちます。研究と生産のワークフローに設計されており、Single-machineのプロトタイプからGPUクラスター上の分散トレーニングまでシームレスにスケールします。
誰がMultiagent_systemを使うの？
- AI研究者
- 強化学習実践者
- データサイエンティスト
- 学術講師
- ゲーム開発者
Multiagent_systemの使い方は？
- ステップ1： git clone https://github.com/sonaric/Multiagent_system.git でリポジトリをクローンします。
- ステップ2： pip install -r requirements.txt で依存関係をインストールします。
- ステップ3： config/またはYAMLファイル内の設定を調整します。
- ステップ4： python train.py --config config/あなたの設定.yaml でトレーニングを実行します。
- ステップ5： TensorBoardまたはlogs/ディレクトリのログを解析して実験を監視します。
- ステップ6： notebooks/フォルダ内の可視化ツールを使用して結果を分析します。
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
Multiagent_systemの主な特長・利点
コア機能
- カスタマイズ可能なマルチエージェント環境作成
- DQN、PPO、MADDPGなどの事前実装されたRLアルゴリズム
- 同期および非同期の訓練モード
- エージェント間の通信とメッセージパッシングモジュール
- 実験の記録とTensorBoard統合
- ビルトインの可視化スクリプトとノートブック
利点
- マルチエージェントRL実験のワークフローを加速
- モジュール式で拡張可能な設計
- GPUクラスター上の分散トレーニングをサポート
- YAMLによる再現可能な設定
- オープンソースコミュニティの貢献
Multiagent_systemの主な使用ケース・アプリケーション
- マルチロボットシステムの協調ナビゲーションタスク
- グリッド環境における捕食者-獲物のシミュレーション
- 交通信号制御の最適化
- 競合型ゲームプレイシナリオ
- 分散資源割り当ての実験
Multiagent_systemのFAQs
Multiagent_system会社情報
- sonaric
Multiagent_system のレビュー
5/5
Multiagent_systemの主な競合と代替品は？
- PettingZoo
- OpenAI Multi-Agent Particle Environment
- Ray RLlib
- Gym-MAX (Multi-Agent eXchange)
- Coach (Intel AI Lab)
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。
199.8K
10.19% AWS Bedrock上でLangChainを使用してカスタマイズ可能なAIエージェントを構築するソリューション。基盤モデルとカスタムツールを活用。
1.1M
28.27% scenario-goは、複雑なLLM駆動の会話ワークフローを定義し、プロンプト、コンテキスト、およびマルチステップAIタスクを管理するためのGo SDKです。
--
LangGraph Learnは、グラフベースのAIエージェントワークフローをデザインし実行するためのインタラクティブGUIを提供し、言語モデルチェーンを視覚化します。
--
SARLは、マルチエージェントシステムのためのイベント駆動の動作と環境シミュレーションを提供するエージェント指向のプログラミング言語とランタイムです。
--
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。
--
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。
--
LangGraph GUIのビジュアルグラフベースのオーケストレーションと言語モデルワークフローの実行のためのFastAPIバックエンドを提供します。