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。

Ensoは、ユーザーがビジュアルフロービルダーを通じてカスタムAIエージェントを作成できるブラウザベースのプラットフォームです。ユーザーはモジュール化されたコードとAIコンポーネントをドラッグ＆ドロップし、API統合を設定し、チャットインターフェースを埋め込み、リアルタイムでインタラクティブなワークフローをプレビューできます。設計完了後、エージェントは即座にテストでき、クラウドへワンクリック展開またはコンテナとしてエクスポート可能です。Ensoは、ノーコードのシンプルさとフルコードの拡張性を組み合わせることで、複雑な自動化タスクを簡素化し、インテリジェントなアシスタントやデータ駆動ワークフローの迅速な開発を可能にします。