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：
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.
Универсальная веб‑студия, превращающая текст и изображения в аниме‑арт, персонажей, голоса и короткометражные фильмы.
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.