MultiAgentPacmanは、さまざまなマルチエージェントAIアルゴリズムの開発とテストのための既成のPacman環境を提供する教育用Pythonフレームワークです。リフレックスエージェント、ミニマックス、イックスモックス、α-Beta剪定の組み込み実装やカスタマイズ可能なエージェントテンプレート、可視化とパフォーマンス評価ツールを備えています。
このツールを宣伝する
このツールを更新する
MultiAgentPacman
MultiAgentPacmanは、さまざまなマルチエージェントAIアルゴリズムの開発とテストのための既成のPacman環境を提供する教育用Pythonフレームワークです。リフレックスエージェント、ミニマックス、イックスモックス、α-Beta剪定の組み込み実装やカスタマイズ可能なエージェントテンプレート、可視化とパフォーマンス評価ツールを備えています。
フィーチャー
MultiAgentPacmanとは？
MultiAgentPacmanは、ユーザーがPacmanドメインで複数のAIエージェントを実装、可視化、ベンチマークできるPythonベースのゲーム環境を提供します。ミニマックス、イックスモックス、α-Beta剪定などの対戦探索アルゴリズムや、カスタム強化学習やヒューリスティックに基づくエージェントもサポートします。シンプルなGUI、コマンドラインコントロール、ゲーム統計のログ記録や競争・協力シナリオにおけるエージェント性能の比較ツールを含みます。
誰がMultiAgentPacmanを使うの？
- AI学生と教育者
- 強化学習研究者
- ゲームAI開発者
- 学術指導者
- AIアルゴリズム愛好者
MultiAgentPacmanの使い方は？
- Step1: git clone https://github.com/TejasNaikk/MultiAgentPacman.git でリポジトリをクローン
- Step2: Python 3.xと必要な依存関係（例：pygame）を pip install -r requirements.txt でインストール
- Step3: python pacman.py -p ReflexAgent や python pacman.py -p MinimaxAgent でサンプルゲームを実行
- Step4: multiAgents.py内のAgentクラスをサブクラス化してカスタムエージェントを作成
- Step5: python pacman.py -p YourAgentName -l mediumMaze -q でエージェントを起動
- Step6: 提供された評価スクリプトを使用して勝利数やスコアを記録し、複数の実行の結果を比較
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
MultiAgentPacmanの主な特長・利点
コア機能
- PythonベースのPacmanゲーム環境
- 複数のビルトインエージェント：リフレックス、ミニマックス、イックスモックス、α-Beta
- ヒューリスティックや強化学習用のカスタムエージェントAPI
- リアルタイムGUIビジュアライゼーション
- コマンドラインコントロールとログ記録ユーティリティ
- パフォーマンス評価と統計
利点
- AIエージェントのプロトタイピングを加速
- 対戦的・マルチエージェントのコア概念を学習
- 再現性のあるベンチマークを促進
- オープンソースで高拡張性
- エージェントの行動をインタラクティブに可視化
MultiAgentPacmanの主な使用ケース・アプリケーション
- 大学のAIコースの課題と実験
- 対戦探索アルゴリズムのベンチマーク
- マルチエージェント強化学習戦略のテスト
- 協力的・競争的AIの研究
- ゲームAIのプロトタイピングとデモンストレーション
MultiAgentPacmanのFAQs
MultiAgentPacman会社情報
- TejasNaikk
MultiAgentPacman のレビュー
5/5
MultiAgentPacmanの主な競合と代替品は？
- Berkeley CS188 Pacman Projects
- OpenAI Gym Pacman environments
- PettingZoo multi-agent Pacman
- PyGame Learning Environment (PLE)
- gym-pacman
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。
--
HEAD-UPリミットテキサスホールデムポーカーを効率的にプレイする最適なベッティング戦略を学習するRLベースのAIエージェント。
--
DeepMindのPySC2環境を利用したPPOを用いるオープンソースの強化学習エージェントで、StarCraft IIを訓練・プレイします。
36
100.00% SoccerAgentはマルチエージェント強化学習を利用して、現実的なサッカーシミュレーションと戦略最適化のためのAIプレイヤーを訓練します。
--
PySC2を使用したStarCraft IIにおける生レベルのエージェント制御と協調を可能にするオープンソースのマルチエージェント強化学習フレームワーク。
--
PyGame Learning Environmentは、クラシックゲームでAIエージェントを訓練・評価するためのPygameベースのRL環境のコレクションを提供します。
--
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。
--
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。