HMAS는 계층형 다중 에이전트 시스템을 설계, 훈련 및 평가하는 도구를 제공합니다. 통신 프로토콜, 환경 래퍼, 확장 가능한 정책 학습을 지원하여 협력 AI 에이전트 개발을 돕습니다.
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HMAS
HMAS는 계층형 다중 에이전트 시스템을 설계, 훈련 및 평가하는 도구를 제공합니다. 통신 프로토콜, 환경 래퍼, 확장 가능한 정책 학습을 지원하여 협력 AI 에이전트 개발을 돕습니다.
추천
HMAS란?
HMAS는 계층형 다중 에이전트 시스템 개발을 가능하게 하는 오픈 소스 Python 프레임워크입니다. 에이전트 계층, 에이전트 간 통신 프로토콜, 환경 통합, 내장 훈련 루프를 위한 추상화를 제공합니다. 연구자와 개발자는 HMAS를 사용하여 복잡한 에이전트 상호 작용의 프로토타입을 만들고, 협력 정책을 훈련하며, 시뮬레이션 환경에서 성능을 평가할 수 있습니다. 모듈식 설계를 통해 에이전트, 환경, 훈련 전략을 확장하고 사용자 지정하기 쉽습니다.
HMAS을 사용할 사람은?
- 다중 에이전트 강화 학습 연구원
- AI 개발자
- 로봇 공학 엔지니어
- 학술 기관
HMAS 사용 방법은?
- 1단계: pip install hmas로 설치
- 2단계: Python에서 HMAS 모듈 임포트
- 3단계: 계층형 에이전트 클래스와 통신 채널 정의
- 4단계: 환경 래퍼와 훈련 매개변수 구성
- 5단계: hmas.train()으로 훈련 루프 실행
- 6단계: hmas.evaluate()로 훈련된 정책 평가
플랫폼
- mac
- windows
- linux
HMAS의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 계층형 에이전트 아키텍처
- 에이전트 간 통신 프로토콜
- 환경 래퍼 인터페이스
- 내장 훈련 및 평가 루프
- 모듈러 확장 지원
장점
- 모듈식 및 확장 가능한 에이전트 설계
- 간소화된 정책 훈련
- 환경과의 쉬운 통합
- 사용자 지정 가능한 통신 패턴
- 다중 에이전트 연구를 위한 신속한 프로토타이핑
HMAS의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 스ウォーム 로보틱스의 협력 제어
- 다중 에이전트 강화 학습 연구
- 계층적 팀 전략을 활용한 게임 AI
- 교통 흐름 최적화 시뮬레이션
HMAS의 자주 묻는 질문
HMAS 회사 정보
HMAS 리뷰
5/5
HMAS의 주요 경쟁자와 대안은?
- PettingZoo
- Ray RLlib MultiAgent
- OpenAI Multi-Agent Particle Environment
- SMARTS
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