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：
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.