このリポジトリは、StarCraft IIのゲームプレイ研究のためのエンドツーエンドの強化学習フレームワークを提供します。メインエージェントはProximal Policy Optimization（PPO）を使用し、PySC2環境からの観察データを解釈して、正確なゲーム内アクションを出力します。開発者はニューラルネットワークの層、報酬の調整、訓練スケジュールをカスタマイズして性能向上を図れます。システムは、サンプル収集の効率化のためのマルチプロセッシング、訓練曲線の監視用ロギングユーティリティ、スクリプト化やビルトインAI対戦用の評価スクリプトをサポートします。コードはPythonで書かれ、TensorFlowを用いてモデルの定義と最適化を行います。ユーザーは、カスタム報酬関数、状態前処理、ネットワークアーキテクチャなどのコンポーネントを拡張可能です。

MemUはAIコンパニオン向けに設計されたエージェント的メモリー層で、インテリジェントかつ自律的なファイルシステムとして機能し、メモリー管理を変革します。データの整理、リンク、継続的な改善を行い、OpenAIやAnthropicなどの主要LLMと統合して、AIの会話や知識の記憶と検索能力を効率化し、エージェントの性能とユーザー体験を最適化します。