Multi-Agent Reinforcement Learning
0 ОтзывыЭта платформа с открытым исходным кодом для многопро Agentного обучения с подкреплением предоставляет исследователям и разработчикам готовые реализации популярных алгоритмов RL, таких как DQN, PPO и MADDPG. Она обеспечивает бесшовную интеграцию с средами Gym, Unity и StarCraft Multi-Agent Challenge, а также настраиваемые скрипты обучения и метрики оценки. Пользователи легко настраивают кооперативные или соревновательные сценарии, проводят бенчмаркинг производительности и воспроизводят передовые результаты в многопро Agentных условиях.
Платформы и фреймворки ИИ
Среда разработки
Библиотеки инструментов
#многоагентное обучение с подкреплением
#имплементация DQN
#PPO фреймворк
#алгоритмы MADDPG
#интеграция с OpenAI Gym
#поддержка Unity ML-Agents
#StarCraft Многоагентский вызов
#конфигурируемые YAML
#настройка гиперпараметров
#визуализация кривых обучения
#воспроизводимые исследования
#бенчмаркинг
#конкурирующие агенты
#кооперативное обучение
#оценка смешанных стратегий
#логирование экспериментов
#интеграция TensorBoard
#модульная архитектура
#обновления от сообщества
...
Продвигайте этот инструмент
Обновите этот инструмент
Multi-Agent Reinforcement Learning
Эта платформа с открытым исходным кодом для многопро Agentного обучения с подкреплением предоставляет исследователям и разработчикам готовые реализации популярных алгоритмов RL, таких как DQN, PPO и MADDPG. Она обеспечивает бесшовную интеграцию с средами Gym, Unity и StarCraft Multi-Agent Challenge, а также настраиваемые скрипты обучения и метрики оценки. Пользователи легко настраивают кооперативные или соревновательные сценарии, проводят бенчмаркинг производительности и воспроизводят передовые результаты в многопро Agentных условиях.
Платформы и фреймворки ИИ
Среда разработки
Библиотеки инструментов
#многоагентное обучение с подкреплением
#имплементация DQN
#PPO фреймворк
#алгоритмы MADDPG
#интеграция с OpenAI Gym
#поддержка Unity ML-Agents
#StarCraft Многоагентский вызов
#конфигурируемые YAML
#настройка гиперпараметров
#визуализация кривых обучения
#воспроизводимые исследования
#бенчмаркинг
#конкурирующие агенты
#кооперативное обучение
#оценка смешанных стратегий
#логирование экспериментов
#интеграция TensorBoard
#модульная архитектура
#обновления от сообщества
...
Рекомендуемые
Что такое Multi-Agent Reinforcement Learning?
Многопро Agentное обучение с подкреплением от alaamoheb — это комплексная открытая библиотека, предназначенная для облегчения разработки, обучения и оценки нескольких агентов, действующих в общих средах. В ней реализованы модульные алгоритмы, основанные на ценности и политике, такие как DQN, PPO, MADDPG и другие. Репозиторий поддерживает интеграцию с OpenAI Gym, Unity ML-Agents и StarCraft Multi-Agent Challenge, позволяя экспериментировать как в исследовательских, так и в реалистичных сценариях. Благодаря настраиваемым YAML-экспериментальным настройкам, утилитам логирования и инструментам визуализации, специалисты могут отслеживать кривые обучения, подбирать гиперпараметры и сравнивать разные алгоритмы. Этот фреймворк ускоряет эксперименты в кооперативных, соревновательных и смешанных многопро Agentных задачах, облегчая воспроизводимость исследований и бенчмаркинг.
Кто будет использовать Multi-Agent Reinforcement Learning?
- Исследователи в области обучения с подкреплением
- Инженеры по машинному обучению
- Студенты и преподаватели по ИИ
- Разработчики робототехники
- Разработчики игровых AI
Как использовать Multi-Agent Reinforcement Learning?
- Шаг 1: Клонируйте репозиторий GitHub.
- Шаг 2: Установите зависимости с помощью pip install -r requirements.txt.
- Шаг 3: Настройте среду и алгоритм в предоставленном YAML конфигурационном файле.
- Шаг 4: Запустите скрипт обучения с указанными параметрами.
- Шаг 5: Следите за прогрессом обучения через логи и TensorBoard.
- Шаг 6: Оцените и визуализируйте работу агентов с помощью скриптов оценки.
Платформа
- mac
- windows
- linux
Ключевые Особенности и Преимущества Multi-Agent Reinforcement Learning
Основные функции
- Реализации DQN, PPO, MADDPG
- Поддержка OpenAI Gym, Unity ML-Agents, SMAC
- Настраиваемые YAML-файлы экспериментов
- Логирование и интеграция с TensorBoard
- Инструменты оценки и визуализации
Преимущества
- Ускоряет исследования многопро Agentного обучения с подкреплением
- Модульная и расширяемая архитектура
- Воспроизводимые конфигурации экспериментов
- Кросс-средовая совместимость
- Обновления, основанные на сообществе
Основные Сценарии Использования и Приложения Multi-Agent Reinforcement Learning
- Кооперативные задачи навигации с несколькими агентами
- Разработка соревновательного игрового ИИ
- Управление робототехническими муравьиными колоннами
- Бенчмаркинг алгоритмов многопро Agentного обучения
- Симуляция командных стратегий
Часто Задаваемые Вопросы о Multi-Agent Reinforcement Learning
Информация о Компании Multi-Agent Reinforcement Learning
- alaamoheb
Обзоры Multi-Agent Reinforcement Learning
5/5
Основные Конкуренты и Альтернативы Multi-Agent Reinforcement Learning?
- Ray RLlib
- PettingZoo
- OpenAI Multi-Agent Emergent Toolkit
- TorchRL
- Coach (Intel)
Вам также может понравиться：
Агент AI дизайна автоматизирует рабочий процесс, создавая изображения, видео и 3D модели до 10 раз быстрее.
Искусственный интеллект - чат-бот для лучших создателей OnlyFans.
Aixbt — это токенизированный ИИ-агент, оптимизирующий доходы в различных приложениях.
theGist AI Workspace объединяет рабочие приложения с ИИ для повышения производительности.
Создавайте брендовые визуальные элементы и текст с помощью ИИ, чтобы повысить продажи в электронной коммерции.
GPTConsole - это AI-агент, разработанный для оптимизированного общения и автоматизации задач.
GenSphere — это AI-агент, который автоматизирует анализ данных и предоставляет аналитические выводы для обоснованного принятия решений.
Nullify автоматизирует всю программу AppSec для команд безопасности, используя решения на основе искусственного интеллекта.
Refly.AI даёт нетехническим создателям возможность автоматизировать рабочие процессы с помощью естественного языка и визуального полотна.
Langbase — это ИИ-агент, который эффективно генерирует и анализирует контент на естественном языке.
AiTerm: AI Терминальный Ассистент, преобразующий естественный язык в команды.
Легко генерируйте увлекательные факты с помощью нашего инструмента на базе ИИ.
Автоматизируйте ваши заявки на работу и найдите идеальную работу с помощью технологий ИИ.
Intellika AI обеспечивает бесшовную автоматизацию анализа данных и отчетности для бизнеса.
ScholarRoll помогает студентам легко находить и подавать заявки на стипендии.
OneReach AI упрощает взаимодействие, автоматизируя взаимодействие с клиентами через интеллектуальные сообщения.
Phoenix AI Assistant помогает упростить задачи с помощью интеллектуальной автоматизации и персонализированной поддержки.
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.
Windsurf AI Agent помогает оптимизировать условия для виндсёрфинга и рекомендации по снаряжению.
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.
Общайтесь и творите с ИИ-партнером. Превращение фото в видео, генератор ИИ-изображений.
Методология, предлагающая двенадцать лучших практик для проектирования, настройки и развертывания масштабируемых и легко поддерживаемых AI-агентов.
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.
Универсальная веб‑студия, превращающая текст и изображения в аниме‑арт, персонажей, голоса и короткометражные фильмы.
Фреймворк на базе Python, реализующий алгоритмы стайного поведения для многопользовательского моделирования, позволяющий агентам ИИ координироваться и динамично навигировать.
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.
Преобразуйте текст в эмоции — Клонируйте, создавайте и настраивайте выразительные AI-голоса за считанные секунды.
Питоновский фреймворк, реализующий протокол Model Context, для создания и запуска серверов AI-агентов с пользовательскими инструментами.
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.