MultiAgent-ReinforcementLearning
0 ОтзывыMultiAgent-ReinforcementLearning предлагает модульные реализации современных алгоритмов обучения с усилением для многоагентных систем (например, MADDPG, PPO) с оболочками окружений, обучающими пайплайнами и инструментами оценки для ускорения исследований и экспериментов в сценариях сотрудничества и противостояния.
Платформы и фреймворки ИИ
Исследование
Библиотеки инструментов
#мультиагентное обучение с подкреплением
#алгоритмы обучения с подкреплением
#реализация MADDPG
#алгоритмы DDPG
#методы PPO
#интеграция с OpenAI Gym
#мультиагентная партикулярная среда
#настраиваемые скрипты обучения
#журналирование производительности в реальном времени
#поддержка пользовательских сред
#кооперативные задачи ИИ
#конкурентные настройки ИИ
#инструмент RL с открытым исходным кодом
#рамка расширения алгоритмов
#метрики оценки производительности
#модульная архитектура
#ускорение исследований в области RL
#простой сравнительный анализ алгоритмов
#адаптация под пользовательские задачи
#бенчмарки обучения с подкреплением
...
Продвигайте этот инструмент
Обновите этот инструмент
MultiAgent-ReinforcementLearning
MultiAgent-ReinforcementLearning предлагает модульные реализации современных алгоритмов обучения с усилением для многоагентных систем (например, MADDPG, PPO) с оболочками окружений, обучающими пайплайнами и инструментами оценки для ускорения исследований и экспериментов в сценариях сотрудничества и противостояния.
Платформы и фреймворки ИИ
Исследование
Библиотеки инструментов
#мультиагентное обучение с подкреплением
#алгоритмы обучения с подкреплением
#реализация MADDPG
#алгоритмы DDPG
#методы PPO
#интеграция с OpenAI Gym
#мультиагентная партикулярная среда
#настраиваемые скрипты обучения
#журналирование производительности в реальном времени
#поддержка пользовательских сред
#кооперативные задачи ИИ
#конкурентные настройки ИИ
#инструмент RL с открытым исходным кодом
#рамка расширения алгоритмов
#метрики оценки производительности
#модульная архитектура
#ускорение исследований в области RL
#простой сравнительный анализ алгоритмов
#адаптация под пользовательские задачи
#бенчмарки обучения с подкреплением
...
Рекомендуемые
Что такое MultiAgent-ReinforcementLearning?
Этот репозиторий предоставляет полный набор алгоритмов обучения с усилением для многоагентных систем, включая MADDPG, DDPG, PPO и другие, интегрированные с стандартными тестовыми средами, такими как Multi-Agent Particle Environment и OpenAI Gym. Он включает настраиваемые оболочки окружений, конфигурируемые скрипты обучения, логирование в реальном времени и метрики оценки производительности. Пользователи могут легко расширять алгоритмы, адаптировать их под собственные задачи и сравнивать политики в условиях сотрудничества и конфликта с минимальной настройкой.
Кто будет использовать MultiAgent-ReinforcementLearning?
- Исследователи ИИ
- Инженеры по машинному обучению
- Студенты-магистры
- Разработчики робототехники
- Разработчики игровых ИИ
Как использовать MultiAgent-ReinforcementLearning?
- Шаг 1: Клонируйте репозиторий с GitHub.
- Шаг 2: Установите зависимости с помощью команды pip install -r requirements.txt.
- Шаг 3: Выберите или настройте целевую среду в файле конфигурации.
- Шаг 4: Запустите обучение командой python train.py --config configs/
.yaml. - Шаг 5: Следите за прогрессом через tensorboard и оценивайте политики с помощью python evaluate.py.
- Шаг 6: Модифицируйте алгоритмы или окружения для пользовательских экспериментов.
Платформа
- mac
- windows
- linux
Ключевые Особенности и Преимущества MultiAgent-ReinforcementLearning
Основные функции
- Реализации MADDPG, DDPG, PPO
- Оболочки окружений для Multi-Agent Particle и Gym
- Настраиваемые скрипты обучения и оценки
- Логирование в реальном времени с TensorBoard
- Модульная структура для расширения
Преимущества
- Ускоряет исследования многоагентного обучения с усилением
- Открытый исходный код и бесплатное использование
- Модульная и расширяемая архитектура
- Поддержка как кооперативных, так и соревновательных задач
- Легкая интеграция с пользовательскими окружениями
Основные Сценарии Использования и Приложения MultiAgent-ReinforcementLearning
- Задачи кооперативной робототехники
- Моделирование рой автономных транспортных средств
- ИИ для многопользовательских стратегических игр
- Распределение ресурсов в сетевых системах
- Оптимизация управления дорожным движением
Часто Задаваемые Вопросы о MultiAgent-ReinforcementLearning
Информация о Компании MultiAgent-ReinforcementLearning
Обзоры MultiAgent-ReinforcementLearning
5/5
Основные Конкуренты и Альтернативы MultiAgent-ReinforcementLearning?
- Ray RLlib
- PettingZoo
- OpenAI Multi-Agent Particle Environment
- Stable-Baselines3
- MAgent
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
Macaron — персональный AI-агент, который помогает вам жить лучше, создавая мини-приложения и запоминая важное.
Агент ИИ, который находит релевантные научные статьи, подытоживает выводы, сравнивает исследования и экспортирует цитаты.
Connected Papers - это визуальный инструмент для исследования схожих академических статей.
Плагин для ChatGPT, который собирает веб-страницы и PDF для интерактивных вопросов и ответов и поиска документов с помощью ИИ.
GetWebsite.Report предлагает комплексный аудит и анализ веб-страниц для повышения производительности и SEO.
Refocus предоставляет комплексные онлайн-курсы, чтобы помочь учащимся получить IT-навыки и найти работу.
Легко соединяйтесь для обмена обратными ссылками и повышайте свое SEO с помощью RankChase.
PathAI улучшает патологию с помощью анализа изображений и диагностики, основанных на ИИ.
Общайтесь и творите с ИИ-партнером. Превращение фото в видео, генератор ИИ-изображений.
Ассистент исследователя Moody's предлагает содержательный анализ и исследовательские возможности для финансовых профессионалов.
Агент ИИ, автоматизирующий обзоры литературы, суммирование статей и организацию исследовательских знаний для академических рабочих процессов.
Профессиональные услуги академического письма для всех уровней.
UserCue автоматизирует исследование рынка с помощью интервью, управляемых ИИ, предоставляя аналитические данные всего за несколько часов.
Refly.AI даёт нетехническим создателям возможность автоматизировать рабочие процессы с помощью естественного языка и визуального полотна.
Mirtilla - это агент ИИ, предназначенный для персонализированного анализа данных и получения инсайтов.
GPT Researcher - это ИИ-агент, который ускоряет обзор литературы и синтез исследований.
Преобразуйте текст в эмоции — Клонируйте, создавайте и настраивайте выразительные AI-голоса за считанные секунды.
AI Library — это платформа для разработчиков, предназначенная для создания и развертывания настраиваемых AI-агентов с использованием модульных цепочек и инструментов.
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.
RModel — это открытая платформа для агентов ИИ, которая координирует LLM, интеграцию инструментов и память для продвинутых диалоговых и задачных приложений.
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.
Универсальная веб‑студия, превращающая текст и изображения в аниме‑арт, персонажей, голоса и короткометражные фильмы.
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.
OpenSpiel предоставляет библиотеку окружений и алгоритмов для исследований в области обучения с укреплением и игрового планирования теории игр.
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.
Qoder — это помощник по кодированию с искусственным интеллектом, автоматизирующий планирование, кодирование и тестирование программных проектов.