DeepMind MAS Environment
0 ОтзывыDeepMind MAS Environment — это открытая платформа с открытым исходным кодом, совместимая с Gym, поддерживающая разработку и оценку алгоритмов многозадачного обучения с подкреплением. Исследователи могут задавать пользовательские сценарии, конфигурировать пространства наблюдений и действий, а также разрабатывать гибкие функции наград для агентов, взаимодействующих в кооперативных или соревновательных задачах.
Платформы и фреймворки ИИ
Среда разработки
Библиотеки инструментов
#мультиагентное обучение с подкреплением
#библиотека Python
#API совместимая с OpenAI Gym
#коммуникация между агентами
#настраиваемые среды
#симуляция задач
#интеграция с TensorFlow
#Интеграция с PyTorch
#исследования MARL
#функция вознаграждения
#пространство наблюдений
#пространство действий
#бенчмаркинг алгоритмов
#генератор сценариев
#кооперативное обучение
#конкурентное обучение
#утилиты логирования
#континуальные области действий
#дискретные области действий
#открытая архитектура
...
Продвигайте этот инструмент
Обновите этот инструмент
DeepMind MAS Environment
DeepMind MAS Environment — это открытая платформа с открытым исходным кодом, совместимая с Gym, поддерживающая разработку и оценку алгоритмов многозадачного обучения с подкреплением. Исследователи могут задавать пользовательские сценарии, конфигурировать пространства наблюдений и действий, а также разрабатывать гибкие функции наград для агентов, взаимодействующих в кооперативных или соревновательных задачах.
Платформы и фреймворки ИИ
Среда разработки
Библиотеки инструментов
#мультиагентное обучение с подкреплением
#библиотека Python
#API совместимая с OpenAI Gym
#коммуникация между агентами
#настраиваемые среды
#симуляция задач
#интеграция с TensorFlow
#Интеграция с PyTorch
#исследования MARL
#функция вознаграждения
#пространство наблюдений
#пространство действий
#бенчмаркинг алгоритмов
#генератор сценариев
#кооперативное обучение
#конкурентное обучение
#утилиты логирования
#континуальные области действий
#дискретные области действий
#открытая архитектура
...
Рекомендуемые
Что такое DeepMind MAS Environment?
DeepMind MAS Environment — это библиотека на Python, предоставляющая стандартизированный интерфейс для построения и моделирования задач обучения с множеством агентов. Позволяет настраивать число агентов, определять пространства наблюдений и действий, а также кастомизировать структуры наград. Фреймворк поддерживает каналы коммуникации между агентами, ведение логов производительности и функции отображения. Исследователи могут легко интегрировать DeepMind MAS Environment с популярными библиотеками RL, такими как TensorFlow и PyTorch, для бенчмаркинга новых алгоритмов, тестирования протоколов связи и анализа дискретных и непрерывных управляемых систем.
Кто будет использовать DeepMind MAS Environment?
- Исследователи в области обучения с подкреплением
- Разработчики ИИ
- Магистранты по машинному обучению
- Академические учреждения
- Любители, экспериментирующие с MARL
Как использовать DeepMind MAS Environment?
- Шаг 1: Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/wwxFromTju/deepmind_MAS_enviroment.git
- Шаг 2: Установите зависимости: pip install -r requirements.txt
- Шаг 3: Импортируйте среду в свой скрипт: from mas_env import MASGymEnv
- Шаг 4: Настройте параметры сценария (число агентов, функции наград, коммуникация)
- Шаг 5: Инициализируйте среду и оберните ее под ваш RL-алгоритм
- Шаг 6: Обучайте агентов и контролируйте показатели с помощью встроенного логгирования
- Шаг 7: Визуализируйте или экспортируйте результаты для анализа
Платформа
- mac
- windows
- linux
Ключевые Особенности и Преимущества DeepMind MAS Environment
Основные функции
- API, совместимый с OpenAI Gym
- Поддержка мультиагентов с настраиваемыми размерами команд
- Настраиваемые пространства наблюдений и действий
- Гибкая конфигурация функций наград
- Каналы коммуникации между агентами
- Генератор сценариев с кооперативными и соревновательными режимами
- Инструменты отображения и логирования
Преимущества
- Ускоряет исследование MARL с помощью стандартизированного интерфейса
- Поддерживает дискретные и непрерывные области действия
- Бесшовная интеграция с TensorFlow и PyTorch
- Гибкая разработка сценариев для различных целей исследования
- Открытый исходный код и активное обслуживание
Основные Сценарии Использования и Приложения DeepMind MAS Environment
- Бенчмаркинг новых алгоритмов многозадачного обучения с подкреплением
- Тестирование протоколов связи и координации агентов
- Моделирование кооперативных и соревновательных сценариев в робототехнике
- Обучение концептам MARL в академических курсах
- Оценка метрик производительности в популяциях агентов
Часто Задаваемые Вопросы о DeepMind MAS Environment
Информация о Компании DeepMind MAS Environment
- wwxFromTju
Обзоры DeepMind MAS Environment
5/5
Основные Конкуренты и Альтернативы DeepMind MAS Environment?
- OpenAI PettingZoo
- Multi-Agent Particle Environment (MPE)
- StarCraft Multi-Agent Challenge (SMAC)
- Google Research Football
- Gym-MultiAgentMuJoCo
Вам также может понравиться：
Gobii позволяет командам создавать автономных цифровых работников 24/7 для автоматизации веб-исследований и рутинных задач.
Neon AI упрощает командное сотрудничество с помощью настраиваемых AI-агентов.
Salesloft - это платформа, управляемая ИИ, которая улучшает вовлеченность в продажи и автоматизацию рабочих процессов.
Autogpt — это библиотека на Rust для создания автономных ИИ-агентов, взаимодействующих с OpenAI API для выполнения многоэтапных задач
Angular — это фреймворк веб-разработки для создания современных, масштабируемых приложений.
Построитель конвейеров RAG на базе ИИ, который обрабатывает документы, создает встраивания и обеспечивает ответы на вопросы в режиме реального времени через настраиваемые интерфейсы чата.
Платформа для простого создания и эксплуатации генеративных ИИ-приложений.
BrandCrowd предлагает настраиваемые логотипы, визитки и дизайны для социальных сетей с тысячами шаблонов.
Refly.AI даёт нетехническим создателям возможность автоматизировать рабочие процессы с помощью естественного языка и визуального полотна.
Оптимизируйте управление лидами с помощью интеллектуальной автоматизации.
Skywork AI - это инновационный инструмент для повышения производительности с использованием ИИ.
Агенты AI Five9 улучшают взаимодействие с клиентами с помощью интеллектуальной автоматизации.
Фреймворк Mosaic AI Agent улучшает возможности ИИ с помощью извлечения данных и передовых методов генерации.
Windsurf AI Agent помогает оптимизировать условия для виндсёрфинга и рекомендации по снаряжению.
Glean - это платформа AI-помощника для корпоративного поиска и открытия знаний.
NVIDIA Cosmos предоставляет разработчикам ИИ современные инструменты для обработки данных и обучения моделей.
Платформа обслуживания клиентов на основе ИИ, предлагающая эффективные решения для общения.
Рамочная инфраструктура, которая динамически маршрутизирует запросы между несколькими LLM и использует GraphQL для эффективной обработки комбинированных подсказок.
Планировщик путешествий на основе искусственного интеллекта для персонализированных поездок.
это агентное рабочее пространство на основе холста, которое предлагает бесплатно 🍌Nano Banana Pro и другие эффективные м
Летта - это агент ИИ, который эффективно и точно обрабатывает ответы на электронные письма.
Moddy - это агент ИИ, предназначенный для улучшения трансформации кода в нескольких репозиториях.
Cody AI помогает разработчикам эффективно писать, просматривать и понимать код.
Решение для создания настраиваемых AI-агентов с использованием LangChain на AWS Bedrock, использующих базовые модели и пользовательские инструменты.
scenario-go — это SDK на Go для определения сложных рабочих процессов, управляемых ИИ, обработки подсказок, контекста и многопошаговых задач ИИ.
Раamework основанный на ROS для совместной работы нескольких роботов, обеспечивающий автономное распределение задач, планирование и выполнение миссий в командах.
Открытая визуальная IDE, позволяющая инженерам по ИИ создавать, тестировать и развертывать агентные рабочие процессы в 10 раз быстрее.
LangGraph Learn предлагает интерактивный графический интерфейс для проектирования и выполнения рабочих процессов агентов ИИ, основанных на графах, визуализируя цепочки языковых моделей.
AIDE предоставляет генерацию кода на основе ИИ, отладку, документацию и управление пакетами в рамках интегрированного веб-IDE.
Методология, предлагающая двенадцать лучших практик для проектирования, настройки и развертывания масштабируемых и легко поддерживаемых AI-агентов.
Преобразуйте текст в эмоции — Клонируйте, создавайте и настраивайте выразительные AI-голоса за считанные секунды.
Python-фреймворк для построения многошаговых цепочек рассуждений и агентных рабочих процессов с большими языковыми моделями.
SARL — это язык программирования, ориентированный на агентную модель, и среда выполнения, обеспечивающая реактивное поведение и моделирование среды для многогентных систем.
AI Library — это платформа для разработчиков, предназначенная для создания и развертывания настраиваемых AI-агентов с использованием модульных цепочек и инструментов.
RModel — это открытая платформа для агентов ИИ, которая координирует LLM, интеграцию инструментов и память для продвинутых диалоговых и задачных приложений.
Обеспечивает бекенд FastAPI для визуальной оркестровки и выполнения рабочих процессов языковых моделей на графах в интерфейсе LangGraph.
CodeBeaver — это AI-агент, который эффективно помогает в кодировании и отладке.
AveHR — это агент по управлению человеческими ресурсами с искусственным интеллектом для оптимизации задач HR.
OpenSpiel предоставляет библиотеку окружений и алгоритмов для исследований в области обучения с укреплением и игрового планирования теории игр.
Автономный AI-агент, который пишет, тестирует и рефакторит проект кода, используя LLM с итеративной тестово-ориентированной разработкой.
Фреймворк на базе Python, реализующий алгоритмы стайного поведения для многопользовательского моделирования, позволяющий агентам ИИ координироваться и динамично навигировать.
Универсальная веб‑студия, превращающая текст и изображения в аниме‑арт, персонажей, голоса и короткометражные фильмы.
Открытая платформа, реализующая автономных агентов LLM с поддержкой генерации на основе поиска, векторных баз данных, интеграции инструментов и настраиваемых рабочих процессов.
Шаблон агента ИИ, показывающий автоматическое планирование задач, управление памятью и выполнение инструментов с помощью API OpenAI.
Pipe Pilot — это框架 на Python, который управляет конвейерами агентов, управляемыми LLM, позволяя легко выполнять сложные многошаговые рабочие процессы ИИ.
Репозиторий с открытым исходным кодом, предоставляющий практические примеры кода для создания агентов ИИ с использованием возможностей Google Gemini по рассуждению и использованию инструментов.
Открытая платформа, реализующая кооперативное обучение с подкреплением для мультияпонных агентов при автономном управлении в симуляции.
Библиотека Python с интерактивным интерфейсом чата на основе Flet для построения агентов LLM с поддержкой выполнения инструментов и памяти.
Agentic Workflow — это фреймворк на Python для проектирования, оркестровки и управления многопроцессорными рабочими потоками AI для сложных автоматизированных задач.
Демонстрационный проект на GitHub, показывающий SmolAgents — легкий Python-фреймворк для оркестрации мультиагентных рабочих процессов на базе LLM с интеграцией инструментов.
Python-фреймворк для лёгкого декларативного определения и выполнения рабочих процессов AI-агентов с помощью спецификаций в стиле YAML.
Питоновский фреймворк, реализующий протокол Model Context, для создания и запуска серверов AI-агентов с пользовательскими инструментами.
Общайтесь и творите с ИИ-партнером. Превращение фото в видео, генератор ИИ-изображений.
pyafai — это модульная рамочная структура на Python для создания, обучения и запуска автономных ИИ-агентов с поддержкой плагинов памяти и инструментов.
LangGraph позволяет разработчикам Python создавать и управлять индивидуальными рабочими процессами AI-агентов, используя модульные графовые пайплайны.
Обертка Python, обеспечивающая беспрепятственные вызовы API Anthropic Claude через существующие интерфейсы SDK Python OpenAI.
Agent Adapters предоставляет модульное промежуточное ПО для бесшовной интеграции агентов на базе LLM с различными внешними фреймворками и инструментами.
Java-Action-Storage — это модуль LightJason, который регистрирует, хранит и извлекает действия агентов для распределённых многопользовательских приложений.
LinkAgent координирует несколько языковых моделей, систем поиска и внешних инструментов для автоматизации сложных процессов на базе ИИ.