スケーラブルMADDPGは、マルチエージェント深部決定的ポリシー勾配アルゴリズムのスケーラブルな実装を提供するオープンソースのPythonライブラリです。集中型訓練と分散型実行をサポートし、カスタマイズ可能な環境やモジュール式神経ネットワークアーキテクチャを備えています。研究者やエンジニアは、そのスクリプトとテンプレートを活用して、ロボティクス、交通制御、ゲームAIなど、多様なタスクにおいて協力的または競争的なマルチエージェント強化学習シナリオを訓練・評価できます。
このツールを宣伝する
このツールを更新する
Scalable MADDPG
スケーラブルMADDPGは、マルチエージェント深部決定的ポリシー勾配アルゴリズムのスケーラブルな実装を提供するオープンソースのPythonライブラリです。集中型訓練と分散型実行をサポートし、カスタマイズ可能な環境やモジュール式神経ネットワークアーキテクチャを備えています。研究者やエンジニアは、そのスクリプトとテンプレートを活用して、ロボティクス、交通制御、ゲームAIなど、多様なタスクにおいて協力的または競争的なマルチエージェント強化学習シナリオを訓練・評価できます。
フィーチャー
Scalable MADDPGとは？
スケーラブルMADDPGは、研究指向のマルチエージェント強化学習フレームワークであり、MADDPGアルゴリズムのスケーラブルな実装を提供します。訓練中は集中批評家、実行時は独立したアクターを特徴とし、安定性と効率性を高めています。このライブラリには、カスタム環境の定義、ネットワークアーキテクチャの設定、ハイパーパラメータの調整用のPythonスクリプトが含まれます。ユーザは複数のエージェントを並列して訓練し、指標を監視し、学習曲線を可視化できます。また、OpenAI Gymに似た環境とGPUアクセラレーション（TensorFlowサポート）もサポートしており、モジュール式コンポーネントにより、協力、競争、または混合のマルチエージェントタスクに対して柔軟な実験と迅速な試作、ベンチマークを可能にします。
誰がScalable MADDPGを使うの？
- 強化学習研究者
- 機械学習エンジニア
- AI開発者
- AIに関する学術関係者・学生
Scalable MADDPGの使い方は？
- ステップ1：リポジトリをGitHubからクローンします：git clone https://github.com/livey/scalable_maddpg.git
- ステップ2：依存関係をインストールします：pip install -r requirements.txt
- ステップ3：環境パラメータを設定ファイルに記入
- ステップ4：訓練を開始：python train.py --env your_env --config config.yaml
- ステップ5：TensorBoardを使って訓練ログのモニタリングと結果の可視化
- ステップ6：訓練済みエージェントの評価：python evaluate.py --model パス/チェックポイント --env your_env
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
Scalable MADDPGの主な特長・利点
コア機能
- スケーラブルなマルチエージェント訓練（MADDPG）
- 集中型訓練と分散型実行
- モジュール式ニューラルネットワークアーキテクチャ
- 環境非依存のPython API
- TensorBoardによる記録と可視化
- TensorFlowによるGPUアクセラレーション
利点
- エージェントおよび環境のカスタマイズ容易
- 再現性のある実験設定
- 協力および競争タスクをサポート
- オープンソースかつ研究重視
- 迅速な試作とベンチマークを促進
Scalable MADDPGの主な使用ケース・アプリケーション
- 協力的ロボティクス協調
- マルチエージェント交通信号制御
- 競争型ゲームAIの開発
- 分散リソース割り当てシミュレーション
- 自動運転車の並列訓練
Scalable MADDPGのFAQs
Scalable MADDPG会社情報
- livey
Scalable MADDPG のレビュー
5/5
Scalable MADDPGの主な競合と代替品は？
- OpenAI Baselines
- Ray RLlib
- Stable Baselines3
- PettingZoo with MARL algorithms
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。
--
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。
--
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。