gym-multigrid는 OpenAI Gym을 확장하는 Python 라이브러리로, 다중룸 그리드월드 환경을 제공합니다. 연구자들은 탐색, 탐사, 의미론적 작업에서 강화학습 에이전트를 벤치마킹하고 개발할 수 있습니다. 사전에 정의된 레이아웃을 선택하거나 객체, 문, 잠금 장치를 포함하는 커스텀 그리드 맵을 만들 수 있습니다. 이 패키지는 전체 또는 부분 관측, 유연한 액션 공간, Stable Baselines와 같은 인기 RL 프레임워크와의 원활한 통합을 지원합니다.
이 도구 홍보하기
이 도구 업데이트하기
gym-multigrid
gym-multigrid는 OpenAI Gym을 확장하는 Python 라이브러리로, 다중룸 그리드월드 환경을 제공합니다. 연구자들은 탐색, 탐사, 의미론적 작업에서 강화학습 에이전트를 벤치마킹하고 개발할 수 있습니다. 사전에 정의된 레이아웃을 선택하거나 객체, 문, 잠금 장치를 포함하는 커스텀 그리드 맵을 만들 수 있습니다. 이 패키지는 전체 또는 부분 관측, 유연한 액션 공간, Stable Baselines와 같은 인기 RL 프레임워크와의 원활한 통합을 지원합니다.
추천
gym-multigrid란?
gym-multigrid는 강화학습에서 다중룸 탐색과 탐사를 위해 설계된 맞춤형 그리드월드 환경 모음을 제공합니다. 각 환경은 객체, 키, 문의 장애물로 구성된 연결된 방들로 이루어져 있으며, 사용자는 그리드 크기, 방 구성, 객체 배치를 프로그래밍 방식으로 조정할 수 있습니다. 이 라이브러리는 전체 또는 부분 관측 모드를 지원하며, RGB 또는 행렬 상태 표현을 제공합니다. 동작에는 이동, 객체 상호작용, 문의 조작이 포함됩니다. 이를 Gym 환경으로 통합하여 연구자는 어떤 Gym 호환 에이전트든 활용하여 키-문 퍼즐, 객체 회수, 계층적 계획과 같은 작업에서 알고리즘을 원활하게 학습하고 평가할 수 있습니다. gym-multigrid의 모듈형 설계와 최소한의 의존성으로 인해 새로운 AI 전략 벤치마킹에 이상적입니다.
gym-multigrid을 사용할 사람은?
- 강화학습 연구자
- 탐색 작업을 실험하는 AI 개발자
- RL 개념을 가르치는 학자
- Gym 환경을 배우는 학생
gym-multigrid 사용 방법은?
- 1단계: pip를 사용하여 gym-multigrid 설치: pip install gym-multigrid
- 2단계: Gym과 gym_multigrid를 가져오기: import gym, gym_multigrid
- 3단계: 환경 등록 또는 선택: env = gym.make('MiniGrid-MultiRoom-N2-v0')
- 4단계: 환경 초기화: obs = env.reset()
- 5단계: 루프 내에서 액션 수행: obs, reward, done, info = env.step(action)
- 6단계: 환경 렌더링: env.render()
- 7단계: 완료 후 환경 종료: env.close()
플랫폼
- mac
- windows
- linux
gym-multigrid의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 다중룸 그리드월드 환경
- 사용자 정의 레이아웃 및 객체 배치
- 전체 및 부분 관측 공간
- OpenAI Gym 호환성
- 유연한 액션 및 상태 표현
장점
- 탐색과 탐사를 위한 표준화된 벤치마킹
- 기존 RL 프레임워크와의 손쉬운 통합
- 연구용 높은 구성 가능성
- 경량 의존성
- 오픈소스 확장성
gym-multigrid의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 다중룸 탐색에서 RL 알고리즘 벤치마킹
- 계층적 계획 및 탐색 전략 연구
- 강화학습 강좌용 교육 데모
- 키-문 퍼즐 에이전트 개발
gym-multigrid의 자주 묻는 질문
gym-multigrid 회사 정보
- Arnaud Fickinger
gym-multigrid 리뷰
5/5
gym-multigrid의 주요 경쟁자와 대안은?
- MiniGrid
- MazeBase
- Pycolab
- GridWorld
- ViZDoom
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.