Многоагентная симуляция инспекции предоставляет комплексную платформу для моделирования и обучения нескольких автономных агентов для выполнения инспекционных задач в кооперативе в средах Unity 3D. Она интегрируется с набором инструментов Unity ML-Agents, предлагая настраиваемые сцены с целями инспекции, регулируемыми функциями наград и параметрами поведения агентов. Исследователи могут писать собственные сценарии, определять число агентов и задавать учебные планы через API на Python. Пакет поддерживает параллельное обучение, ведение логов в TensorBoard и настраиваемые наблюдения, такие как лазерные лучи, видеопотоки камер и данные о положении. Регулируя гиперпараметры и сложность среды, пользователи могут проводить бенчмарки алгоритмов обучения с подкреплением по показателям охвата, эффективности и координации. Открытый исходный код способствует расширениям для прототипирования роботов, исследований в области кооперативного ИИ и учебных демонстраций в системах с несколькими агентами.

Multi-Agent Systems предоставляет полный набор инструментов для создания, управления и наблюдения за взаимодействиями автономных агентов. Разработчики могут определить классы агентов с собственной логикой принятия решений, настроить сложные среды с ресурсами и правилами, а также реализовать каналы связи для обмена информацией. Framework поддерживает синхронное и асинхронное планирование, реагирование на события и включает логирование для метрик производительности. Пользователи могут расширять основные модули или интегрировать внешние модели ИИ для повышения интеллекта агентов. Визуализационные средства отображают симуляции в реальном времени или после их выполнения, что помогает анализировать возникающие поведенческие паттерны и оптимизировать параметры системы. От академических исследованиях до прототипных распределенных систем — Multi-Agent Systems упрощает полный цикл симуляций с несколькими агентами.