万能な연구 워크플로우ツール

多様な用途に対応可能な연구 워크플로우ツールを利用して、業務の効率化と柔軟性を実現しましょう。

연구 워크플로우

  • 協力的および競争的なAIエージェント環境の開発とシミュレーションを可能にするPythonベースのマルチエージェント強化学習フレームワーク。
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    Multiagent_systemとは?
    Multiagent_systemは、多エージェント環境の構築と管理のための包括的なツールキットを提供します。ユーザーはカスタムシミュレーションシナリオを定義し、エージェントの行動を指定し、DQN、PPO、MADDPGなどの事前実装されたアルゴリズムを利用できます。このフレームワークは同期式と非同期式の訓練をサポートし、エージェントは同時にまたは交代で相互作用します。組み込みの通信モジュールは、協力戦略のためのメッセージパッシングを促進します。YAMLファイルを通じて実験の構成が簡素化され、結果は自動的にCSVまたはTensorBoardに記録されます。視覚化スクリプトは、エージェントの軌跡、報酬の推移、通信パターンの解釈に役立ちます。研究と生産のワークフローに設計されており、Single-machineのプロトタイプからGPUクラスター上の分散トレーニングまでシームレスにスケールします。
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