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環境包裝器

  • dead-simple-self-learning

    Auto-aprendizado simples é uma biblioteca Python de APIs simples para construir, treinar e avaliar agentes de aprendizado por reforço.
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    O que é dead-simple-self-learning?
    Auto-aprendizado simples oferece aos desenvolvedores uma abordagem extremamente simples para criar e treinar agentes de aprendizado por reforço em Python. A estrutura abstrai componentes principais de RL, como wrappers de ambientes, módulos de política e buffers de experiência, em interfaces concisas. Os usuários podem rapidamente inicializar ambientes, definir políticas personalizadas usando backends familiares como PyTorch ou TensorFlow, e executar loops de treinamento com registro e pontos de verificação integrados. A biblioteca suporta algoritmos on-policy e off-policy, permitindo experimentações flexíveis com Q-learning, gradientes de política e métodos ator-crítico. Ao reduzir o código boilerplate, auto-aprendizado simples permite que praticantes, educadores e pesquisadores prototype algoritmos, testem hipóteses e visualizem o desempenho do agente com configuração mínima. Seu design modular também facilita a integração com stacks de ML existentes e ambientes personalizados.
    Recursos Principais do dead-simple-self-learning
    • Wrappers simples para ambientes
    • Definições de política e modelo
    • Replay de experiência e buffers
    • Loops de treinamento flexíveis
    • Registro e checkpoints integrados
    Prós e Contras do dead-simple-self-learning

    Contras

    Atualmente, a camada de seleção de feedback suporta apenas OpenAI
    Nenhuma informação de preço disponível pois é uma biblioteca open-source
    Suporte ou informações limitadas sobre escalabilidade para conjuntos de dados muito grandes

    Prós

    Permite que agentes LLM se auto-melhorarem sem o custo de re-treinamento do modelo
    Suporta múltiplos modelos de embedding (OpenAI, HuggingFace)
    Armazenamento local prioritário usando arquivos JSON, sem necessidade de banco de dados externo
    Suporte a API assíncrona e síncrona para melhor desempenho
    Independente de framework; funciona com qualquer provedor LLM
    API simples com métodos fáceis para melhorar prompts e salvar feedback
    Exemplos de integração com frameworks populares como LangChain e Agno
    Licença open-source MIT

  • Vanilla Agents

    Vanilla Agents fornece implementações prontas para usar de agentes RL DQN, PPO e A2C com pipelines de treinamento personalizáveis.
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    O que é Vanilla Agents?
    Vanilla Agents é uma estrutura leve baseada em PyTorch que fornece implementações modulares e extensíveis de agentes de reforço fundamentais. Suporta algoritmos como DQN, Double DQN, PPO e A2C, com wrappers de ambiente plugáveis compatíveis com OpenAI Gym. Os usuários podem configurar hiperparâmetros, registrar métricas de treinamento, salvar pontos de verificação e visualizar curvas de aprendizagem. A base de código é organizada para clareza, tornando-a ideal para prototipagem de pesquisa, uso educacional e benchmarking de novas ideias em RL.

  • Mean-Field MARL

    Biblioteca de Python de código aberto que implementa aprendizado por reforço multiagente de campo médio para treinamento escalável em grandes sistemas de agentes.
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    O que é Mean-Field MARL?
    O Mean-Field MARL fornece uma estrutura robusta em Python para implementar e avaliar algoritmos de aprendizado por reforço multiagente de campo médio. Ele aproxima interações em grande escala de agentes modelando o efeito médio dos agentes vizinhos via Q-learning de campo médio. A biblioteca inclui wrappers de ambientes, módulos de políticas de agentes, loops de treinamento e métricas de avaliação, permitindo treinamento escalável com centenas de agentes. Construído em PyTorch para aceleração GPU, suporta ambientes personalizáveis como Particle World e Gridworld. Seu design modular permite fácil extensão com novos algoritmos, enquanto as ferramentas integradas de registro e visualização baseadas em Matplotlib acompanham recompensas, curvas de perda e distribuições de campo médio. Scripts de exemplo e documentação orientam os usuários na configuração, na experimentação e na análise de resultados, tornando-o ideal tanto para pesquisa quanto para prototipagem de sistemas multiagentes em grande escala.
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