MultiAgentSystems
0 ОтзывыMultiAgentSystems — это открытая библиотека на Python, которая реализует популярные алгоритмы многоагентного обучения с подкреплением, такие как MADDPG, QMIX и VDN. Она предлагает интерфейсы для среды, модули связи агентов и инструменты оценки производительности. Разработчики могут легко конфигурировать сценарии для кооперативных или соревновательных задач, проводить эксперименты и визуализировать метрики обучения. Эта платформа использует PyTorch для определения моделей и ускорения на GPU, что способствует масштабируемым исследованиям и разработкам сложных систем ИИ с множеством агентов.
Платформы и фреймворки ИИ
Среда разработки
Библиотеки инструментов
#многоагентные системы
#обучение с подкреплением
#инструменты MARL
#реализация MADDPG
#рамка QMIX
#децентрализованное исполнение
#совместимость с OpenAI Gym
#коммуникация агентов
#ускорение GPU
#Интеграция с PyTorch
#инструменты бенчмаркинга
#ускорение исследований
#кооперативная навигация
#симуляция распределения ресурсов
#антиподобные игры
#отслеживание экспериментов
#настройка гиперпараметров
#модульный дизайн
#показатели сходимости
#формирование вознаграждения
...
Продвигайте этот инструмент
Обновите этот инструмент
MultiAgentSystems
MultiAgentSystems — это открытая библиотека на Python, которая реализует популярные алгоритмы многоагентного обучения с подкреплением, такие как MADDPG, QMIX и VDN. Она предлагает интерфейсы для среды, модули связи агентов и инструменты оценки производительности. Разработчики могут легко конфигурировать сценарии для кооперативных или соревновательных задач, проводить эксперименты и визуализировать метрики обучения. Эта платформа использует PyTorch для определения моделей и ускорения на GPU, что способствует масштабируемым исследованиям и разработкам сложных систем ИИ с множеством агентов.
Платформы и фреймворки ИИ
Среда разработки
Библиотеки инструментов
#многоагентные системы
#обучение с подкреплением
#инструменты MARL
#реализация MADDPG
#рамка QMIX
#децентрализованное исполнение
#совместимость с OpenAI Gym
#коммуникация агентов
#ускорение GPU
#Интеграция с PyTorch
#инструменты бенчмаркинга
#ускорение исследований
#кооперативная навигация
#симуляция распределения ресурсов
#антиподобные игры
#отслеживание экспериментов
#настройка гиперпараметров
#модульный дизайн
#показатели сходимости
#формирование вознаграждения
...
Рекомендуемые
Что такое MultiAgentSystems?
MultiAgentSystems предназначена для упрощения процесса создания и оценки приложений многоагентного обучения с подкреплением (MARL). Платформа включает реализации современных алгоритмов, таких как MADDPG, QMIX, VDN, а также централизованное обучение с децентрализованным исполнением. В ней реализованы модульные обертки для сред OpenAI Gym, протоколы коммуникации между агентами и утилиты для журналирования метрик, таких как награда и сходимость. Исследователи могут настраивать архитектуры агентов, гиперпараметры, моделировать сценарии, включая совместную навигацию, распределение ресурсов и противоборствующие игры. Благодаря встроенной поддержке PyTorch, ускорению на GPU и интеграции с TensorBoard, MultiAgentSystems ускоряет эксперименты и бенчмаркинг в области коллаборативного и соревновательного многоагентного обучения.
Кто будет использовать MultiAgentSystems?
- Исследователи в области обучения с подкреплением
- Разработчики ИИ, работающие с многоагентными системами
- Магистранты и преподаватели
- Инженеры робототехники и моделирования
Как использовать MultiAgentSystems?
- Шаг 1: клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/furiousteabag/MultiAgentSystems.git
- Шаг 2: установите зависимости: pip install -r requirements.txt
- Шаг 3: выберите алгоритм и конфигурацию среды в папке configs/
- Шаг 4: запустите обучение: python train.py --config configs/maddpg.yaml
- Шаг 5: следите за прогрессом через TensorBoard: tensorboard --logdir logs/
- Шаг 6: оцените обученные агенты: python evaluate.py --checkpoint путь/к/чекпойнту
- Шаг 7: настройте сценарии или архитектуры агентов, редактируя файлы конфигурации и модели.
Платформа
- mac
- windows
- linux
Ключевые Особенности и Преимущества MultiAgentSystems
Основные функции
- Реализации MADDPG, QMIX, VDN и других алгоритмов
- Модульные обертки среды для OpenAI Gym
- Модули коммуникации и координации агентов
- Интеграция логирования и TensorBoard
- GPU-ускорение с PyTorch
Преимущества
- Ускоряет исследования и разработки MARL
- Модульный и расширяемый дизайн
- Простое воспроизведение экспериментов и бенчмаркинг
- Встроенные инструменты оценки и визуализации
- Поддержка кооперативных и соревновательных сценариев
Основные Сценарии Использования и Приложения MultiAgentSystems
- Кооперативные задачи навигации для многомашинных систем
- Модели распределения ресурсов и планирования
- Разработка соревновательного ИИ для игр
- Бенчмаркинг и сравнение алгоритмов MARL
Часто Задаваемые Вопросы о MultiAgentSystems
Информация о Компании MultiAgentSystems
Обзоры MultiAgentSystems
5/5
Основные Конкуренты и Альтернативы MultiAgentSystems?
- OpenAI MAgent
- PettingZoo
- RLlib
- EPyMARL
Вам также может понравиться：
1.5M
14.58% Агент AI дизайна автоматизирует рабочий процесс, создавая изображения, видео и 3D модели до 10 раз быстрее.
1.2K
54.15% Искусственный интеллект - чат-бот для лучших создателей OnlyFans.
2.3K
73.24% Быстро организуйте групповые мероприятия с помощью Groupflows.
325.8K
27.42% Aixbt — это токенизированный ИИ-агент, оптимизирующий доходы в различных приложениях.
937
theGist AI Workspace объединяет рабочие приложения с ИИ для повышения производительности.
44.0K
11.03% Создавайте брендовые визуальные элементы и текст с помощью ИИ, чтобы повысить продажи в электронной коммерции.
1.4K
55.44% 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.
6.8K
63.82% Nullify автоматизирует всю программу AppSec для команд безопасности, используя решения на основе искусственного интеллекта.
77.6K
18.77% это агентное рабочее пространство на основе холста, которое предлагает бесплатно 🍌Nano Banana Pro и другие эффективные м
30.8K
21.51% Langbase — это ИИ-агент, который эффективно генерирует и анализирует контент на естественном языке.
719
36.79% AiTerm: AI Терминальный Ассистент, преобразующий естественный язык в команды.
--
Легко генерируйте увлекательные факты с помощью нашего инструмента на базе ИИ.
1.2K
100.00% Революционный ИИ, который видит, слышит и общается в реальном времени.
17.9K
41.82% Автоматизируйте ваши заявки на работу и найдите идеальную работу с помощью технологий ИИ.
413
100.00% Intellika AI обеспечивает бесшовную автоматизацию анализа данных и отчетности для бизнеса.
--
ScholarRoll помогает студентам легко находить и подавать заявки на стипендии.
37.2K
68.25% OneReach AI упрощает взаимодействие, автоматизируя взаимодействие с клиентами через интеллектуальные сообщения.
594
100.00% Phoenix AI Assistant помогает упростить задачи с помощью интеллектуальной автоматизации и персонализированной поддержки.
8.6K
37.99% Refly.AI даёт нетехническим создателям возможность автоматизировать рабочие процессы с помощью естественного языка и визуального полотна.
78.1K
46.49% Летта - это агент ИИ, который эффективно и точно обрабатывает ответы на электронные письма.
18.4K
42.19% Moddy - это агент ИИ, предназначенный для улучшения трансформации кода в нескольких репозиториях.
3.6M
17.63% Windsurf AI Agent помогает оптимизировать условия для виндсёрфинга и рекомендации по снаряжению.
438.6K
31.69% Cody AI помогает разработчикам эффективно писать, просматривать и понимать код.
199.8K
10.19% Решение для создания настраиваемых AI-агентов с использованием LangChain на AWS Bedrock, использующих базовые модели и пользовательские инструменты.
1.1M
28.27% 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.
381.3K
19.05% Преобразуйте текст в эмоции — Клонируйте, создавайте и настраивайте выразительные AI-голоса за считанные секунды.
--
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.
362
100.00% CodeBeaver — это AI-агент, который эффективно помогает в кодировании и отладке.
16.4K
100.00% 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.
69.6K
13.79% SharkFoto — это универсальная платформа с поддержкой ИИ для эффективного создания и редактирования видео, изображений и музыки.
--
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.
--
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.
--
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.
3.8M
9.01% Skywork AI - это инновационный инструмент для повышения производительности с использованием ИИ.
245.5K
32.47% 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.