HexHoot は、ユーザーのプライバシーとデータ所有権を尊重する通信プラットフォームを作成するために設計されたオープンソースプロジェクトです。中央サーバーを排除することにより、すべてのデータがユーザーのデバイスにローカルに保存されます。HexHoot は、ユーザーを安全に認証するために高度なゼロ知識証明戦略を使用し、セキュリティを損なうことがありません。このアプローチにより、従来のP2Pソフトウェア依存のリスクから解放された、安全で透明性のある分散型コミュニケーションに最適です。

このオープンソースプロジェクトは、PyTorchとUnity ML-Agentsを基盤とした完全な多エージェント強化学習フレームワークを提供します。分散型DDPGアルゴリズム、環境ラッパー、訓練スクリプトを含みます。ユーザーはエージェントのポリシー、批評ネットワーク、リプレイバッファー、並列訓練ワーカーを設定できます。ロギングフックによりTensorBoardでの監視が可能で、モジュラーコードはカスタム報酬関数や環境パラメータをサポートします。リポジトリには協力ナビゲーションタスクを示すサンプルUnityシーンが含まれ、シミュレーション内での多エージェントシナリオの拡張やベンチマークに最適です。