multiagent_envs
0 Отзывыmultiagent_envs — это открытая Python-библиотека, предоставляющая набор настраиваемых сред обучения с несколькими агентами, таких как кооперативные, соревновательные и противоборствующие сценарии. Она включает API, совместимый с OpenAI Gym, поддерживает настраиваемые популяции агентов, системы вознаграждений и пространства наблюдений. Исследователи и разработчики могут быстро создавать, моделировать и сравнивать алгоритмы для мультиагентов в различных средах для быстрого прототипирования и анализа.
Платформы и фреймворки ИИ
Среда разработки
#мультиагентное обучение с подкреплением
#среды RL
#кооперативные сценарии
#конкурирующие агенты
#OpenAI Gym
#эксперименты с алгоритмами
#воспроизводимые результаты
#объяснимая ИИ
#модульный дизайн
#библиотеки Python
#параллельное выполнение
#функции награды
#пользовательские среды
#бенчмаркинг
#прототипирование RL
#симуляционные среды
#векторизованное обучение
#исследования в области машинного обучения
#madpg
#QMIX
...
Продвигайте этот инструмент
Обновите этот инструмент
multiagent_envs
multiagent_envs — это открытая Python-библиотека, предоставляющая набор настраиваемых сред обучения с несколькими агентами, таких как кооперативные, соревновательные и противоборствующие сценарии. Она включает API, совместимый с OpenAI Gym, поддерживает настраиваемые популяции агентов, системы вознаграждений и пространства наблюдений. Исследователи и разработчики могут быстро создавать, моделировать и сравнивать алгоритмы для мультиагентов в различных средах для быстрого прототипирования и анализа.
Платформы и фреймворки ИИ
Среда разработки
#мультиагентное обучение с подкреплением
#среды RL
#кооперативные сценарии
#конкурирующие агенты
#OpenAI Gym
#эксперименты с алгоритмами
#воспроизводимые результаты
#объяснимая ИИ
#модульный дизайн
#библиотеки Python
#параллельное выполнение
#функции награды
#пользовательские среды
#бенчмаркинг
#прототипирование RL
#симуляционные среды
#векторизованное обучение
#исследования в области машинного обучения
#madpg
#QMIX
...
Рекомендуемые
Что такое multiagent_envs?
multiagent_envs — это модульный набор сред на Python, предназначенных для исследований и разработки в области обучения с подкреплением с несколькими агентами. Включает сценарии, такие как кооперативная навигация, хищник-жертва, социальные дилеммы и соревновательные арены. Каждая среда позволяет задавать число агентов, характеристики наблюдений, функции вознаграждения и динамику столкновений. Фреймворк легко интегрируется с популярными RL-библиотеками как Stable Baselines и RLlib, поддерживая векторизированное обучение, параллельное выполнение и легкое логирование. Пользователи могут расширять существующие сценарии или создавать новые с помощью простой API, ускоряя экспериментирование с алгоритмами MADDPG, QMIX, PPO в воспроизводимых условиях.
Кто будет использовать multiagent_envs?
- Исследователи по обучению с подкреплением
- Разработчики ИИ/МЛ
- Магистранты по ИИ
- Учебные лаборатории
- Хоббисты
Как использовать multiagent_envs?
- Шаг 1: клонируйте репозиторий `git clone https://github.com/reubenjohn/multiagent_envs.git`
- Шаг 2: установите зависимости командой `pip install -r requirements.txt`
- Шаг 3: импортируйте среду, например `from multiagent_envs.envs.simple_spread import SimpleSpreadEnv`
- Шаг 4: инициализируйте среду `env = SimpleSpreadEnv()`
- Шаг 5: сбросьте и шагайте: `obs = env.reset(); obs, rewards, done, info = env.step(actions)`
- Шаг 6: интегрируйте в ваш цикл обучения или библиотеку для тренировки и оценки
Платформа
- mac
- windows
- linux
Ключевые Особенности и Преимущества multiagent_envs
Основные функции
- Несколько встроенных сценариев мультиагентов (кооперативные, соревновательные, противоборствующие)
- API совместимый с OpenAI Gym
- Настраиваемое количество агентов, наблюдений и функций вознаграждения
- Поддержка векторизованных сред и параллельного выполнения
- Легкое расширение для добавления пользовательских сред
Преимущества
- Ускоряет прототипирование мультиагентного RL
- Стандартизированный набор для бенчмаркинга
- Бесшовная интеграция с популярными RL-библиотеками
- Модульный и расширяемый дизайн
- Поддержка открытого сообщества
Основные Сценарии Использования и Приложения multiagent_envs
- Разработка и сравнение алгоритмов обучения с подкреплением с несколькими агентами
- Бенчмарк кооперативной навигации и сценариев хищник-жертва
- Изучение социальных дилемм и противных взаимодействий
- Обучение концепциям мультиагентного RL в академической среде
- Прототипирование настраиваемых мультиагентных симуляций
Часто Задаваемые Вопросы о multiagent_envs
Информация о Компании multiagent_envs
Обзоры multiagent_envs
5/5
Основные Конкуренты и Альтернативы multiagent_envs?
- PettingZoo
- MAgent
- OpenAI Multi-Agent Particle Environment
- Ray RLlib multi-agent
- Unity ML-Agents
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.
это агентное рабочее пространство на основе холста, которое предлагает бесплатно 🍌Nano Banana Pro и другие эффективные м
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.
Refly.AI даёт нетехническим создателям возможность автоматизировать рабочие процессы с помощью естественного языка и визуального полотна.
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.
Преобразуйте текст в эмоции — Клонируйте, создавайте и настраивайте выразительные AI-голоса за считанные секунды.