MultiAgentPacman
0 ОтзывыMultiAgentPacman — образовательная Python-среда, предоставляющая готовую среду для разработки и тестирования различных алгоритмов многопротокольного ИИ. Включает встроенные реализации рефлексных агентов, minimax, expectimax, alpha-beta-отсечение и настраиваемые шаблоны агентов, а также инструменты визуализации и оценки производительности.
Платформы и фреймворки ИИ
Среда разработки
Игры
#AI-агенты
#Pacman среда
#игры на Python
#обучение с подкреплением
#алгоритм Minimax
#стратегия Expectimax
#обрезка alpha-beta
#визуализация игр
#бенчмаркинг ИИ
#мультиигровые системы
#соревновательные игры
#Эвристические алгоритмы
#создание кастомных агентов
#анализ статистики игр
#открытая платформа
#графика в реальном времени
#интерактивные AI-агенты
#логирование игровой статистики
#методы противостояния
#оценка производительности
...
Продвигайте этот инструмент
Обновите этот инструмент
MultiAgentPacman
MultiAgentPacman — образовательная Python-среда, предоставляющая готовую среду для разработки и тестирования различных алгоритмов многопротокольного ИИ. Включает встроенные реализации рефлексных агентов, minimax, expectimax, alpha-beta-отсечение и настраиваемые шаблоны агентов, а также инструменты визуализации и оценки производительности.
Платформы и фреймворки ИИ
Среда разработки
Игры
#AI-агенты
#Pacman среда
#игры на Python
#обучение с подкреплением
#алгоритм Minimax
#стратегия Expectimax
#обрезка alpha-beta
#визуализация игр
#бенчмаркинг ИИ
#мультиигровые системы
#соревновательные игры
#Эвристические алгоритмы
#создание кастомных агентов
#анализ статистики игр
#открытая платформа
#графика в реальном времени
#интерактивные AI-агенты
#логирование игровой статистики
#методы противостояния
#оценка производительности
...
Рекомендуемые
Что такое MultiAgentPacman?
MultiAgentPacman предлагает среду для игры на Python, в которой пользователи могут реализовывать, визуализировать и сравнивать нескольких AI-агентов в области Pacman. Поддерживаются алгоритмы поиска противника, такие как minimax, expectimax, alpha-beta-отсечение, а также пользовательные агенты на основе обучения с подкреплением или эвристик. Фреймворк включает простое GUI, командную строку и инструменты для ведения статистики игр и сравнения эффективности агентов в соревновательных или совместных сценариях.
Кто будет использовать MultiAgentPacman?
- Студенты и преподаватели ИИ
- Исследователи в области обучения с подкреплением
- Разработчики ИИ для игр
- Академические преподаватели
- Энтузиасты алгоритмов ИИ
Как использовать MultiAgentPacman?
- Шаг 1: клонируйте репозиторий командой git clone https://github.com/TejasNaikk/MultiAgentPacman.git
- Шаг 2: установите Python 3.x и необходимые зависимости (например, pygame) через pip install -r requirements.txt
- Шаг 3: запустите примерные игры командой python pacman.py -p ReflexAgent или python pacman.py -p MinimaxAgent
- Шаг 4: создайте собственного агента, расширяя класс Agent в multiAgents.py
- Шаг 5: запустите своего агента командой python pacman.py -p ИмяВашегоАгента -l mediumMaze -q
- Шаг 6: используйте предоставленные скрипты для оценки, чтобы логировать победы, набранные очки и сравнивать результаты между запусками
Платформа
- mac
- windows
- linux
Ключевые Особенности и Преимущества MultiAgentPacman
Основные функции
- Python-окружение для Pacman
- Несколько встроенных агентов: Reflex, Minimax, Expectimax, Alpha-Beta
- API для собственных агентов с эвристиками и RL
- Визуализация в реальном времени
- Командная строка и утилиты логирования
- Оценка эффективности и статистика
Преимущества
- Ускоряет создание прототипов ИИ-агентов
- Обучение основам противоречивых и многопротокольных концепций
- Обеспечивает воспроизводимое тестирование
- Открытый исходный код и высокая расширяемость
- Интерактивная визуализация поведения агентов
Основные Сценарии Использования и Приложения MultiAgentPacman
- Обучающие задания и лабораторные работы по курсам ИИ в университетах
- Бенчмаркинг алгоритмов search adversarial
- Тестирование стратегий мультиагентного обучения с подкреплением
- Исследования в области кооперативного и соревновательного ИИ
- Прототипирование и демонстрации AI в играх
Часто Задаваемые Вопросы о MultiAgentPacman
Информация о Компании MultiAgentPacman
- TejasNaikk
Обзоры MultiAgentPacman
5/5
Основные Конкуренты и Альтернативы MultiAgentPacman?
- Berkeley CS188 Pacman Projects
- OpenAI Gym Pacman environments
- PettingZoo multi-agent Pacman
- PyGame Learning Environment (PLE)
- gym-pacman
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.
это агентное рабочее пространство на основе холста, которое предлагает бесплатно 🍌Nano Banana Pro и другие эффективные м
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.
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.
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.
Искусственный интеллект, использующий Minimax и Монте-Карло Tree Search для оптимизации размещения тайлов и подсчёта очков в Azul.
Преобразуйте текст в эмоции — Клонируйте, создавайте и настраивайте выразительные AI-голоса за считанные секунды.
AGM: AI Game Maker позволяет бесшовную разработку игр с поддержкой ИИ.
RL-базированный AI-агент, который учится оптимальным стратегиям ставок для эффективной игры в Heads-up limit Texas Hold'em poker.
Открытый агент обучения с подкреплением, использующий PPO для обучения и игры в StarCraft II через среду PySC2 от DeepMind.
BomberManAI — это агент ИИ на базе Python, который самостоятельно ориентируется и борется в средах игры Bomberman, используя поисковые алгоритмы.
SoccerAgent использует многопроцессное обучение с подкреплением для обучения AI-игроков для реалистичных футбольных симуляций и оптимизации стратегии.
Эффективно создавайте реалистичных 3D-цифровых людей с помощью MetaHuman Creator.
Мастер подземелий на базе ИИ, использующий LLM для генерации динамических повествований, квестов и столкновений в реальном времени.
Открытая платформа с несколькими агентами для обучения с подкреплением, позволяющая управлять агентами на уровне команды и взаимодействовать в StarCraft II через PySC2.
Открытый агент RL для дуэлей Yu-Gi-Oh, предоставляющий моделирование среды, обучение политики и оптимизацию стратегии.
Общайтесь и творите с ИИ-партнером. Превращение фото в видео, генератор ИИ-изображений.
PyGame Learning Environment предоставляет коллекцию RL-сред для обучения и оценки AI-агентов в классических играх на базе Pygame.
BotPlayers — это открытая платформа с открытым исходным кодом, позволяющая создавать, тестировать и развертывать агентов для игр с поддержкой обучения с подкреплением.
Gomoku Battle — это фреймворк на Python, позволяющий разработчикам создавать, тестировать и состязаться с ИИ-агентами в игре Гомоку.
Многопользовательская симуляция футбола с использованием JADE, где ИИ-агенты координировано участвуют в автономных футбольных матчах.
FemaleSwitch — это игра с искусственным интеллектом, которая улучшает опыт женских персонажей.
Искусственный интеллект-агент, который играет в Pentago Swap, оценивая состояние доски и выбирая оптимальные ходы с помощью алгоритма Монте-Карло Tree Search.
Samsung Ballie - это мобильный ИИ помощник, который следит за вашей домом и взаимодействует с ним.
AIpacman — это фреймворк на Python, предоставляющий поисковых, adversarial и методов обучения с подкреплением агентов для освоения игры Pac-Man.