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：
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.
Искусственный интеллект, использующий Minimax и Монте-Карло Tree Search для оптимизации размещения тайлов и подсчёта очков в Azul.
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.
Универсальная веб‑студия, превращающая текст и изображения в аниме‑арт, персонажей, голоса и короткометражные фильмы.
Открытый агент RL для дуэлей Yu-Gi-Oh, предоставляющий моделирование среды, обучение политики и оптимизацию стратегии.
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.