DeepMind MAS Environment는 다중 에이전트 강화 학습 알고리즘의 개발 및 평가를 지원하는 오픈 소스 Gym 호환 프레임워크입니다. 연구원은 사용자 지정 시나리오를 정의하고, 관측 및 행동 공간을 구성하며, 협력 또는 경쟁 작업을 위한 유연한 보상 기능을 설계할 수 있습니다.
이 도구 홍보하기
이 도구 업데이트하기
DeepMind MAS Environment
DeepMind MAS Environment는 다중 에이전트 강화 학습 알고리즘의 개발 및 평가를 지원하는 오픈 소스 Gym 호환 프레임워크입니다. 연구원은 사용자 지정 시나리오를 정의하고, 관측 및 행동 공간을 구성하며, 협력 또는 경쟁 작업을 위한 유연한 보상 기능을 설계할 수 있습니다.
추천
DeepMind MAS Environment란?
DeepMind MAS Environment는 다중 에이전트 강화 학습 작업을 구축하고 시뮬레이션할 수 있는 표준 인터페이스를 제공하는 Python 라이브러리입니다. 에이전트 수를 구성하고, 관측 및 행동 공간을 정의하며, 보상 구조를 사용자 지정할 수 있습니다. 이 프레임워크는 에이전트 간 통신 채널, 성능 로깅, 렌더링 기능을 지원합니다. 연구원은 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 인기 있는 RL 라이브러리와 원활하게 통합하여 새 알고리즘 벤치마킹, 통신 프로토콜 테스트, 이산 및 연속 제어 도메인 분석이 가능합니다.
DeepMind MAS Environment을 사용할 사람은?
- 강화 학습 연구원
- AI 개발자
- 기계 학습 대학원생
- 학술 기관
- MARL을 실험하는 취미 사용자
DeepMind MAS Environment 사용 방법은?
- 1단계: 저장소 복제: git clone https://github.com/wwxFromTju/deepmind_MAS_enviroment.git
- 2단계: 종속성 설치: pip install -r requirements.txt
- 3단계: Python 스크립트에 환경 가져오기: from mas_env import MASGymEnv
- 4단계: 시나리오 매개변수 구성(에이전트 수, 보상 함수, 통신)
- 5단계: 환경 초기화 및 RL 알고리즘으로 래핑
- 6단계: 내장 로깅을 사용하여 에이전트 훈련 및 성능 모니터링
- 7단계: 결과를 렌더링하거나 내보내기하여 분석
플랫폼
- mac
- windows
- linux
DeepMind MAS Environment의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- OpenAI Gym 호환 API
- 구성 가능한 팀 크기를 갖는 다중 에이전트 지원
- 사용자 지정 가능한 관측 및 행동 공간
- 유연한 보상 함수 구성
- 에이전트 통신 채널
- 협력 및 경쟁 모드가 있는 시나리오 생성기
- 렌더링 및 로깅 유틸리티
장점
- 표준화된 인터페이스로 MARL 연구 가속화
- 이산 및 연속 행동 도메인 모두 지원
- TensorFlow 및 PyTorch와 원활한 통합
- 다양한 연구 목표를 위한 유연한 시나리오 설계
- 오픈 소스이며 적극적으로 유지 관리됨
DeepMind MAS Environment의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 새로운 다중 에이전트 강화 학습 알고리즘 벤치마킹
- 에이전트 통신 및 협력 프로토콜 테스트
- 로봇 공학에서 협력 및 경쟁 시나리오 시뮬레이션
- 학술 과정에서 MARL 개념 교육
- 에이전트 개체군의 성능 지표 평가
DeepMind MAS Environment의 자주 묻는 질문
DeepMind MAS Environment 회사 정보
- wwxFromTju
DeepMind MAS Environment 리뷰
5/5
DeepMind MAS Environment의 주요 경쟁자와 대안은?
- OpenAI PettingZoo
- Multi-Agent Particle Environment (MPE)
- StarCraft Multi-Agent Challenge (SMAC)
- Google Research Football
- Gym-MultiAgentMuJoCo
당신은 또한 좋아할 수 있습니다：
1.5M
14.58% AI 디자인 에이전트가 워크플로우를 자동화하여 이미지, 비디오, 3D 모델을 최대 10배 빠르게 생성합니다.
77.6K
18.77% Flowith는 무료 🍌Nano Banana Pro 및 기타 효과적인 모델을 제공하는 캔버스 기반 에이전트 워크스페이스입니다...
594
100.00% Phoenix AI Assistant는 지능형 자동화 및 개인화된 지원을 통해 작업을 간소화하는 데 도움을 줍니다.
199.8K
10.19% 기반 모델과 맞춤 도구를 활용하여 AWS Bedrock에서 맞춤형 AI 에이전트를 구축하는 솔루션입니다.
1.1M
28.27% scenario-go는 복잡한 LLM 기반 대화 워크플로우를 정의하기 위한 Go SDK로, 프롬프트, 컨텍스트 및 다단계 AI 작업을 관리합니다.
--
LangGraph Learn은 그래프 기반 AI 에이전트 워크플로우를 설계하고 실행하는 인터랙티브 GUI를 제공하며, 언어 모델 체인을 시각화합니다.
--
스케일 가능하고 유지보수가 용이한 AI 에이전트를 설계, 구성 및 배포하기 위한 열두 가지 모범 사례를 제공하는 방법론입니다.
--
SARL은 이벤트 기반 행동과 환경 시뮬레이션을 제공하는 에이전트 지향 프로그래밍 언어이자 런타임으로, 다중 에이전트 시스템을 위한 것입니다.
--
RModel은 고급 대화형 및 작업 기반 애플리케이션을 위해 LLM, 도구 통합, 메모리를 조율하는 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크입니다.
--
LangGraph GUI의 시각적 그래프 기반 오케스트레이션 및 언어 모델 워크플로우 실행을 위한 FastAPI 백엔드를 제공합니다.
--
다중 에이전트 시뮬레이션을 위한 플록킹 알고리즘을 구현하는 Python 기반 프레임워크로, AI 에이전트들이 동적으로 협력하고 내비게이션할 수 있도록 합니다.
--
리트리벌 강화 생성, 벡터 데이터베이스 지원, 도구 통합 및 맞춤형 워크플로우를 갖춘 자율형 LLM 에이전트를 가능하게 하는 오픈소스 프레임워크입니다.
--
Pipe Pilot은 LLM 기반 에이전트 파이프라인을 조율하는 Python 프레임워크로, 복잡한 다중 단계 AI 워크플로우를 쉽게 구현할 수 있습니다.
--
구글 Gemini의 추론 및 도구 사용 능력을 활용하여 AI 에이전트를 구축하기 위한 실용적인 코드 레시피를 제공하는 오픈소스 저장소입니다.
--
시뮬레이션에서 자율주행 협력 조정을 위한 협력형 다중 에이전트 강화학습을 구현하는 오픈소스 프레임워크입니다.
--
도구 실행 및 메모리 지원 기능이 포함된 LLM 에이전트 구축용 Flet 기반 인터랙티브 채팅 UI를 갖춘 Python 라이브러리.
--
Agentic Workflow는 복잡한 자동화 작업을 위한 다중 에이전트 AI 워크플로우를 설계, 조율 및 관리하는 Python 프레임워크입니다.
--
SmolAgents를 보여주는 GitHub 데모로, 툴 통합이 가능한 가벼운 Python 프레임워크로 LLM 기반 다중 에이전트 작업 흐름을 조율합니다.
--
YAML과 유사한 사양을 사용하여 선언적으로 AI 에이전트 워크플로우를 쉽게 정의하고 실행할 수 있는 Python 프레임워크입니다.
245.5K
32.47% 모델 컨텍스트 프로토콜을 구현하는 파이썬 기반 프레임워크로, 사용자 정의 도구가 포함된 AI 에이전트 서버를 구축하고 실행합니다.
--
LangGraph는 Python 개발자가 모듈식 그래프 기반 파이프라인을 사용하여 맞춤형 AI 에이전트 워크플로우를 구축하고 오케스트레이션할 수 있도록 합니다.
--
기존 OpenAI Python SDK 인터페이스를 통해 Anthropic Claude API를 원활하게 호출할 수 있게 하는 Python 래퍼입니다.
--
Agent Adapters는 LLM 기반 에이전트를 다양한 외부 프레임워크 및 도구와 원활하게 통합할 수 있도록 플러그 가능 미들웨어를 제공합니다.
--
Java-Action-Storage는 분산 다중 에이전트 애플리케이션의 에이전트 행동을 기록, 저장 및 검색하는 LightJason 모듈입니다.