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パフォーマンス可視化
高評分パフォーマンス可視化工具
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CrewAI-Learning
CrewAI-Learning實現了具有可定制環境和內建訓練工具的協作多智能體強化學習。
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CrewAI-Learning 是什麼?
CrewAI-Learning是一個開源庫,旨在簡化多智能體強化學習的項目。它提供環境結構、模組化智能體定義、可定制的回饋函數,以及適用於協作任務的內建算法如DQN、PPO和A3C。用戶可以定義場景、管理訓練迴圈、記錄度量並視覺化結果。框架支持動態配置智能體團隊和回饋共享策略,使其在多領域中便於原型設計、評估和優化合作AI解決方案。
CrewAI-Learning 核心功能
多智能體環境結構
模組化的智能體與策略定義
可定制的回饋共享機制
內建RL算法(DQN、PPO、A3C)
場景模板與動態配置
訓練流程管理與回調
性能日誌與視覺化
MARO
一個多代理強化學習平台,提供可定制的供應鏈模擬環境,有效訓練與評估AI代理人。
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MARO 是什麼?
MARO(多代理資源優化)是一個基於Python的框架,旨在支援供應鏈、物流和資源管理場景中多代理強化學習代理的開發與評估。其包含存貨管理、卡車排程、交叉碼頭作業、集裝箱租賃等模板。MARO提供統一的代理API、內建追蹤器用於實驗記錄、平行模擬以進行大規模訓練,以及性能分析的視覺化工具。平台模組化、可擴展,可與流行RL庫整合,實現可重複的研究與快速的AI驅動優化方案原型。
MARO 核心功能
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