MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw предоставляет полный инструментарий для разработки, обучения и оценки нескольких AI-агентов в StarCraft II. Он обеспечивает низкоуровневое управление движением юнитов, целью и способностями, а также гибкую настройку наград и сценариев. Пользователи могут легко интегрировать собственные архитектуры нейронных сетей, определять стратегии командного взаимодействия и записывать метрики. Основанный на PySC2, он поддерживает параллельное обучение, создание снимков и визуализацию, что делает его идеальным для исследований в области обучения с подкреплением с несколькими агентами.

MultiAgentes использует модульную архитектуру для определения окружений и агентов, поддерживая синхронные и асинхронные взаимодействия между агентами. Включает базовые классы для окружений и агентов, предопределённые сценарии совместных и соревновательных задач, инструменты для настройки функций вознаграждения и API для обмена сообщениями и совместного использования наблюдений. Инструменты визуализации обеспечивают мониторинг поведения агентов в реальном времени, при этом модули логирования записывают метрики производительности для анализа. Фреймворк легко интегрируется с совместимыми с Gym библиотеками RL, позволяя обучать агентов с помощью существующих алгоритмов. MultiAgentes спроектирован с расчётом на расширяемость, позволяя разработчикам добавлять новые шаблоны окружений, типы агентов и протоколы связи для удовлетворения потребностей различных исследований и образовательных целей.