이 오픈소스 다중 에이전트 강화학습 프레임워크는 연구자와 개발자에게 DQN, PPO, MADDPG 등 인기 RL 알고리즘의 즉시 사용 가능한 구현을 제공합니다. Gym 환경, Unity 및 StarCraft Multi-Agent Challenge와 원활하게 통합되며, 커스터마이징 가능한 훈련 스크립트와 평가 지표를 제공합니다. 사용자는 협력 또는 경쟁 시나리오를 쉽게 구성하고, 성능 벤치마킹하며, 첨단 결과를 재현할 수 있습니다.
이 도구 홍보하기
이 도구 업데이트하기
Multi-Agent Reinforcement Learning
이 오픈소스 다중 에이전트 강화학습 프레임워크는 연구자와 개발자에게 DQN, PPO, MADDPG 등 인기 RL 알고리즘의 즉시 사용 가능한 구현을 제공합니다. Gym 환경, Unity 및 StarCraft Multi-Agent Challenge와 원활하게 통합되며, 커스터마이징 가능한 훈련 스크립트와 평가 지표를 제공합니다. 사용자는 협력 또는 경쟁 시나리오를 쉽게 구성하고, 성능 벤치마킹하며, 첨단 결과를 재현할 수 있습니다.
추천
Multi-Agent Reinforcement Learning란?
alaamoheb의 다중 에이전트 강화학습 라이브러리는 공유 환경에서 다수의 에이전트 개발, 훈련 및 평가를 용이하게 하는 포괄적인 오픈소스입니다. DQN, PPO, MADDPG 등을 포함한 가치 기반 및 정책 기반 알고리즘의 모듈식 구현을 갖추고 있습니다. 이 저장소는 OpenAI Gym, Unity ML-Agents, StarCraft Multi-Agent Challenge와의 통합을 지원하며, 연구와 현실 영감의 시나리오 모두에 실험을 가능하게 합니다. YAML 기반 실험 설정, 로깅 유틸리티, 시각화 도구를 통해 학습 곡선 모니터링, 하이퍼파라미터 조정, 다양한 알고리즘 비교가 가능합니다. 이 프레임워크는 협력, 경쟁 및 혼합 다중 에이전트 작업 실험을 가속화하며 재현 가능한 연구와 벤치마킹을 돕습니다.
Multi-Agent Reinforcement Learning을 사용할 사람은?
- 강화학습 연구자
- 기계학습 엔지니어
- AI 학생 및 교육자
- 로봇 개발자
- 게임 AI 개발자
Multi-Agent Reinforcement Learning 사용 방법은?
- 1단계: GitHub 저장소를 클론합니다.
- 2단계: pip install -r requirements.txt로 의존성 설치.
- 3단계: 제공된 YAML 구성 파일에서 환경과 알고리즘을 구성합니다.
- 4단계: 지정된 매개변수로 훈련 스크립트를 실행합니다.
- 5단계: 로그와 TensorBoard를 통해 훈련 진행 상황을 모니터링합니다.
- 6단계: 평가 스크립트를 사용하여 에이전트 성능을 평가하고 시각화합니다.
플랫폼
- mac
- windows
- linux
Multi-Agent Reinforcement Learning의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- DQN, PPO, MADDPG 구현
- OpenAI Gym, Unity ML-Agents, SMAC 지원
- 구성 가능한 YAML 실험 파일
- 로깅 및 TensorBoard 통합
- 평가 및 시각화 도구
장점
- 다중 에이전트 RL 연구 가속화
- 모듈화 및 확장 가능한 아키텍처
- 재현 가능한 실험 구성
- 환경 간 호환성
- 커뮤니티 주도 업데이트
Multi-Agent Reinforcement Learning의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 협력 다중 에이전트 내비게이션 작업
- 경쟁형 게임 AI 개발
- 로봇 군집 제어
- 다중 에이전트 알고리즘 벤치마킹
- 팀 기반 전략 게임 시뮬레이션
Multi-Agent Reinforcement Learning의 자주 묻는 질문
Multi-Agent Reinforcement Learning 회사 정보
- alaamoheb
Multi-Agent Reinforcement Learning 리뷰
5/5
Multi-Agent Reinforcement Learning의 주요 경쟁자와 대안은?
- Ray RLlib
- PettingZoo
- OpenAI Multi-Agent Emergent Toolkit
- TorchRL
- Coach (Intel)
당신은 또한 좋아할 수 있습니다：
AI 기반 RAG 파이프라인 빌더로, 문서를 인제스트하고 임베딩을 생성하며 맞춤형 채팅 인터페이스를 통해 실시간 Q&A를 제공합니다.
여러 LLM 간에 요청을 동적으로 라우팅하고 GraphQL을 사용하여 복합 프롬프트를 효율적으로 처리하는 프레임워크입니다.
기반 모델과 맞춤 도구를 활용하여 AWS Bedrock에서 맞춤형 AI 에이전트를 구축하는 솔루션입니다.
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.
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.
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.