- Passo 1: Clone o repositório MineLand do GitHub.
- Passo 2: Instale dependências Python via pip (incluindo Gym e PyTorch/TensorFlow).
- Passo 3: Configure as configurações do ambiente no arquivo de configuração ou na linha de comando.
- Passo 4: Inicie o ambiente usando os pontos de entrada Gym fornecidos.
- Passo 5: Selecione ou implemente um algoritmo de RL para treinar o agente.
- Passo 6: Monitorize o progresso do treinamento com visualização incorporada ou TensorBoard.
- Passo 7: Avalie e faça benchmarking do desempenho do agente nas tarefas predefinidas.
- Passo 8: Personalize mapas, tarefas e funções de recompensa conforme necessário.