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.
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.
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
Для чего используется multiagent-env?
Как установить multiagent-env?
Могу ли я создать свои сценарии?
Поддерживается ли визуализация?
Какие RL-библиотеки совместимы?
Является ли multiagent-env открытым исходным кодом?
Раamework основанный на ROS для совместной работы нескольких роботов, обеспечивающий автономное распределение задач, планирование и выполнение миссий в командах.
LangGraph Learn предлагает интерактивный графический интерфейс для проектирования и выполнения рабочих процессов агентов ИИ, основанных на графах, визуализируя цепочки языковых моделей.
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.