HexHoot는 사용자 프라이버시와 데이터 소유권을 존중하는 커뮤니케이션 플랫폼을 만들기 위해 설계된 오픈소스 프로젝트입니다. 중앙 서버의 필요성을 제거함으로써 모든 데이터가 사용자 장치에 로컬로 저장됩니다. HexHoot는 보안을 침해하지 않고 사용자를 인증하기 위해 고급 제로 지식 증명 전략을 사용합니다. 이 접근 방식은 안전하고 투명한 분산형 커뮤니케이션을 위한 이상적인 선택이며, 전통적인 P2P 소프트웨어 종속성의 위험에서 벗어납니다.

이 오픈소스 프로젝트는 PyTorch와 Unity ML-Agents를 기반으로 구축된 완전한 다중 에이전트 강화 학습 프레임워크를 제공합니다. 분산 DDPG 알고리즘, 환경 래퍼, 훈련 스크립트를 포함하며, 사용자들은 에이전트 정책, 비평 네트워크, 재현 버퍼, 병렬 훈련 워커를 구성할 수 있습니다. 로깅 후크는 TensorBoard 모니터링을 가능하게 하며, 모듈화된 코드는 사용자 지정 보상 함수와 환경 매개변수를 지원합니다. 저장된 Unity 예제 씬은 협력 탐색 작업을 시연하며, 시뮬레이션에서 다중 에이전트 시나리오 확장과 벤치마킹에 이상적입니다.