multiagent-env
0 Отзывыmultiagent-env предоставляет исследователям и разработчикам гибкую платформу на Python для моделирования и оценки задач обучения с несколькими агентами. Она предлагает интерфейс в стиле gym для создания и управления кооперативными, соревновательными и смешанными сценариями, полностью с настраиваемыми структурами наград, наблюдательными пространствами и возможностями визуализации. В репозитории есть несколько примерных сред, и он легко интегрируется с популярными библиотеками RL.
Платформы и фреймворки ИИ
Среда разработки
#мультиагентное обучение с подкреплением
#библиотека с открытым исходным кодом
#кооперативные сценарии
#конкурентные сценарии
#пространства действий и наблюдений
#функции вознаграждения
#визуализация среды
#интеграция с Python RL
#мультиагентский API
#Быстрое прототипирование
#бенчмаркинг алгоритмов
#модульный дизайн
#RL фреймворки
#рендеринг в реальном времени
#простая настройка
#вклад сообщества
#ИИ среды
#инструменты моделирования
#Агенты машинного обучения
#коллаборативное обучение
...
Продвигайте этот инструмент
Обновите этот инструмент
multiagent-env
multiagent-env предоставляет исследователям и разработчикам гибкую платформу на Python для моделирования и оценки задач обучения с несколькими агентами. Она предлагает интерфейс в стиле gym для создания и управления кооперативными, соревновательными и смешанными сценариями, полностью с настраиваемыми структурами наград, наблюдательными пространствами и возможностями визуализации. В репозитории есть несколько примерных сред, и он легко интегрируется с популярными библиотеками RL.
Платформы и фреймворки ИИ
Среда разработки
#мультиагентное обучение с подкреплением
#библиотека с открытым исходным кодом
#кооперативные сценарии
#конкурентные сценарии
#пространства действий и наблюдений
#функции вознаграждения
#визуализация среды
#интеграция с Python RL
#мультиагентский API
#Быстрое прототипирование
#бенчмаркинг алгоритмов
#модульный дизайн
#RL фреймворки
#рендеринг в реальном времени
#простая настройка
#вклад сообщества
#ИИ среды
#инструменты моделирования
#Агенты машинного обучения
#коллаборативное обучение
...
Рекомендуемые
Что такое multiagent-env?
multiagent-env — это открытая библиотека на Python, предназначенная для упрощения создания и оценки сред обучения с несколькими агентами. Пользователи могут определять как кооперативные, так и враждебные сценарии, задавая количество агентов, пространства действий и наблюдений, функции наград и динамику окружающей среды. Она поддерживает визуализацию в реальном времени, настраиваемую визуализацию и легкую интеграцию с RL-фреймворками на базе Python, такими как Stable Baselines и RLlib. Модульный дизайн позволяет быстро прототипировать новые сценарии и легко сравнивать алгоритмы.
Кто будет использовать multiagent-env?
- Исследователи мультиагентного RL
- Студенты по машинному обучению
- Академические преподаватели
- Разработчики алгоритмов RL
- Участники открытого исходного кода
Как использовать multiagent-env?
- Шаг 1: Клонируйте репозиторий с GitHub или установите через pip.
- Шаг 2: Импортируйте модуль среды в ваш Python-скрипт.
- Шаг 3: Создайте сценарий по имени или с помощью собственной конфигурации.
- Шаг 4: Сбросьте среду и запустите этапы моделирования для сбора наблюдений, действий и наград.
- Шаг 5: Интегрируйте с циклом обучения RL для обновления политики.
- Шаг 6: Визуализируйте среду или логируйте метрики для анализа.
Платформа
- mac
- windows
- linux
Ключевые Особенности и Преимущества multiagent-env
Основные функции
- API в стиле gym для мультиагентов
- Предварительно созданные кооперативные и соревновательные сценарии
- Настраиваемые пространства действий и наблюдений
- Настраиваемые функции наград
- Отрисовка и визуализация среды
- Легкая интеграция с популярными RL-библиотеками
Преимущества
- Ускоряет прототипирование мультиагентных RL
- Стандартизированный интерфейс для сравнения
- Высокая расширяемость и модульность
- Поддержка как кооперативных, так и соревновательных задач
- Открытый исходный код с вкладом сообщества
Основные Сценарии Использования и Приложения multiagent-env
- Оценка алгоритмов охота-предатель
- Тестирование стратегий кооперативной навигации
- Испытание соревновательных сред с нулевой суммой
- Разработка новых политик координации агентов
- Академические курсовые работы и демонстрации
Часто Задаваемые Вопросы о multiagent-env
Информация о Компании multiagent-env
- khajash
Обзоры multiagent-env
5/5
Основные Конкуренты и Альтернативы multiagent-env?
- PettingZoo
- OpenAI Gym Multi-Agent
- MAgent
- RLlib Multi-Agent
- Multi-Agent Particle Environment (MPE)
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.