O ambiente Beer Game é um ambiente OpenAI Gym baseado em Python que simula a cadeia de suprimentos clássica do Beer Game com quatro papéis. Permite que agentes observem níveis de inventário e façam pedidos, modelando flutuações de demanda, tempos de entrega e cálculos de custos. Os usuários podem treinar e avaliar agentes RL usando a API padrão do Gym para minimizar os custos de armazenamento de estoque e pedidos pendentes nos nós de varejo, atacado, distribuidor e fabricante.
O ambiente Beer Game é um ambiente OpenAI Gym baseado em Python que simula a cadeia de suprimentos clássica do Beer Game com quatro papéis. Permite que agentes observem níveis de inventário e façam pedidos, modelando flutuações de demanda, tempos de entrega e cálculos de custos. Os usuários podem treinar e avaliar agentes RL usando a API padrão do Gym para minimizar os custos de armazenamento de estoque e pedidos pendentes nos nós de varejo, atacado, distribuidor e fabricante.
O ambiente Beer Game fornece uma simulação em tempo discreto de uma cadeia de suprimentos de cerveja de quatro etapas — varejista, atacadista, distribuidor e fabricante — com uma interface OpenAI Gym. Os agentes recebem observações incluindo estoque disponível, estoque em pipeline e pedidos recebidos, e produzem quantidades de pedido. O ambiente calcula custos por etapa para armazenamento e pedidos pendentes, e suporta distribuições de demanda e tempos de entrega personalizáveis. Ele se integra perfeitamente com bibliotecas RL populares como Stable Baselines3, permitindo que pesquisadores e educadores avaliem e treinem algoritmos para tarefas de otimização da cadeia de suprimentos.
Quem usará Beer Game Environment?
Pesquisadores de aprendizado por reforço
Profissionais de cadeia de suprimentos e gestão de operações
Educadores em IA e ciência de dados
Estudantes de otimização de cadeia de suprimentos
Como usar Beer Game Environment?
Etapa 1: Instale o pacote via pip: pip install beer-game-env
Etapa 2: Importe o ambiente: from beer_game_env import BeerGameEnv
Etapa 3: Instancie o ambiente: env = BeerGameEnv()
Etapa 4: Use o ciclo padrão do Gym: obs = env.reset(), action = o agente.predict(obs), obs, reward, done, info = env.step(action)
Etapa 5: Treine ou avalie agentes usando qualquer framework RL compatível com Gym
Plataforma
mac
windows
linux
Características e Benefícios Principais de Beer Game Environment
Principais recursos
Ambiente compatível com OpenAI Gym
Simula papéis de varejista, atacadista, distribuidor e fabricante
Distribuições de demanda e tempos de entrega personalizáveis
Cálculo de custos por etapa para inventário e pedidos pendentes
Integração perfeita com bibliotecas RL
Os benefícios
Compatibilidade com a API padrão do Gym
Fácil integração com frameworks RL populares
Simulação detalhada e realista da cadeia de suprimentos
Facilita a avaliação do desempenho do agente
Ideal para pesquisas e propósitos educacionais
Principais Casos de Uso & Aplicações de Beer Game Environment
Treinamento de agentes RL para otimização da cadeia de suprimentos
Benchmarking de algoritmos de gestão de inventário e pedidos
Ensino da dinâmica da cadeia de suprimentos em cursos acadêmicos
Pesquisa sobre tomada de decisão descentralizada sob incerteza de demanda
Uma solução para construir agentes de IA personalizáveis com LangChain na AWS Bedrock, aproveitando modelos de introdução e ferramentas personalizadas.
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Uma estrutura baseada em ROS para colaboração multi-robôs que possibilita alocação autônoma de tarefas, planejamento e execução coordenada de missões em equipes.
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Uma estrutura Python para construir pipelines de raciocínio de múltiplos passos e fluxos de trabalho semelhantes a agentes com grandes modelos de linguagem.
SARL é uma linguagem de programação orientada a agentes e um ambiente de runtime que fornece comportamentos orientados a eventos e simulação de ambientes para sistemas multi-agentes.
A Biblioteca de IA é uma plataforma para desenvolvedores que permite construir e implantar agentes de IA personalizáveis usando cadeias modulares e ferramentas.
RModel é uma estrutura de agentes de IA de código aberto que orquestra LLMs, integração de ferramentas e memória para aplicações conversacionais e orientadas a tarefas avançadas.
Oferece um backend FastAPI para orquestração visual baseada em gráficos e execução de fluxos de trabalho de modelos de linguagem na interface do LangGraph GUI.
Uma estrutura baseada em Python que implementa algoritmos de formação de bandos para simulação multiagente, permitindo que agentes de IA coordenem-se e naveguem dinamicamente.
Uma estrutura de código aberto que permite agentes autônomos de LLM com geração aumentada por recuperação, suporte a bancos de dados vetoriais, integração de ferramentas e fluxos de trabalho personalizáveis.
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Uma demonstração do GitHub apresentando SmolAgents, uma estrutura leve de Python para orquestrar fluxos de trabalho multiagentes alimentados por LLM com integração de ferramentas.
Um framework Python para definir e executar facilmente fluxos de trabalho de agentes de IA de forma declarativa usando especificações semelhantes a YAML.
Uma estrutura Pythonic que implementa o Protocolo de Contexto do Modelo para construir e executar servidores de agentes de IA com ferramentas personalizadas.
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