- Step1: pipを使用してインストール:pip install multiagentes または GitHubリポジトリをクローンします。
- Step2: コアクラスをインポート:from multiagentes import Environment, Agent。
- Step3: 既存の環境シナリオを作成または選択します。
- Step4: Agentクラスを拡張し、アクションメソッドをオーバーライドしてエージェントの挙動を定義します。
- Step5: 必要に応じて通信チャネルと報酬関数を設定します。
- Step6: シミュレーションを初期化し、env.run()を呼び出して訓練や評価を開始します。
- Step7: 組み込みのビジュアリゼーションとロギングユーティリティを使用して進行状況を監視します。
- Step8: 記録されたメトリクスを分析し、更なる実験のためにパラメータを調整します。