genrl

强化学习算法库，提供快速基准测试和示例教程

GenRL PyTorch 强化学习算法实现基准测试 Github 开源项目

GenRL是一个基于PyTorch的强化学习库，提供可重现的算法实现和通用接口。它包含20多个从基础到高级的强化学习教程，并支持模块化和可扩展的Python编程。统一的训练和日志记录功能提高了代码复用性，同时自动超参数调整功能加速了基准测试。GenRL旨在支持新算法的实现，代码少于100行。适用于Python 3.6及以上版本，依赖于PyTorch和OpenAI Gym。

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介绍相关项目

AgentGym - 多环境下的广泛能力AI智能体进化平台

AgentGymGithub人工智能基准套件开源项目自我进化方法高质量轨迹集

AgentGym是一个框架，通过多种交互环境和统一任务格式，协助科研人员评估和开发具备广泛能力的语言模型智能体。平台支持实时反馈和并发操作，包含14种环境，如网页导航、文字游戏和家务任务。核心组成包括高质量的轨迹集AgentTraj和基准测试套件AgentEval，并提出了智能体自我进化方法AgentEvol。实验结果显示，进化后的智能体可与当前最先进的模型媲美。

BenchMARL - 多智能体强化学习的标准化基准测试平台

BenchMARLGithubTorchRL多智能体强化学习开源项目环境集成算法比较

BenchMARL是一个专注于多智能体强化学习(MARL)的开源训练库,旨在提供标准化接口实现不同算法和环境的可重复性比较。它基于TorchRL后端,支持高效实现和灵活配置,可轻松集成新算法和环境。BenchMARL提供了统一的评估体系,支持marl-eval兼容的数据报告,为MARL研究提供了可靠的基准测试平台。

DQN-Atari-Agents - 丰富DQN算法库，实现模块化训练与高效并行

AtariDDQNDQNGithubPythonRainbow开源项目

该项目提供了多种DQN算法的模块化训练方法，支持从原始像素或内存数据进行训练，并提高了训练速度。可选版本包括DDQN、Dueling DDQN等，可以通过组合Noisy layer、PER、多步目标等扩展为Rainbow算法。项目详细介绍了各类算法的使用方法及其在Atari和CartPole环境中的性能表现，适合用于研究和项目应用。

Safe-Reinforcement-Learning-Baselines - 综合安全强化学习研究资源库

GithubSafe Reinforcement Learning基准测试安全强化学习开源项目环境算法

Safe-Reinforcement-Learning-Baselines项目汇集了安全强化学习领域的多种基线算法和基准环境，涵盖单智能体和多智能体场景。该资源库提供环境支持、算法实现、相关调查、学术论文和教程等全面内容，为研究人员提供系统性的安全强化学习工具和参考资料，促进该领域的持续发展和创新。

trl - 用于大型语言模型微调和对齐的开源工具库

GithubTRLTransformer大语言模型开源项目强化学习微调

TRL是一个开源的全栈工具库，专用于大型语言模型的微调和对齐。它支持监督式微调、奖励建模和近端策略优化等方法，适用于多种模型架构。该库基于Transformers构建，提供灵活的训练器和自动模型类，并集成Accelerate、PEFT等工具实现高效扩展。TRL还提供命令行界面，方便用户进行模型微调和交互。

Deep_reinforcement_learning_Course - 掌握Stable Baselines3、RL Baselines3 Zoo、Sample Factory和CleanRL等库的使用的深度强化学习课程

AI训练Deep Reinforcement LearningGithubHugging FaceRL库开源项目训练代理

免费深度强化学习课程，结合理论与实践，掌握Stable Baselines3、RL Baselines3 Zoo、Sample Factory和CleanRL等库的使用。训练智能体在SnowballFight、Huggy the Doggo、MineRL（Minecraft）、VizDoom（Doom）及经典环境（如Space Invaders、PyBullet）中运行。发布和下载社区智能体，并参与挑战与其他团队及AI对抗。

drl-zh - 深度强化学习入门，从零开始实现经典算法

Atari游戏DQNDeep Reinforcement LearningGithubPPOSAC开源项目

本课程提供深度强化学习的基础和经典算法的实用入门指导。学习者将从零开始编写DQN、SAC、PPO等算法，并掌握相关理论。课程内容还包括训练AI玩Atari游戏及模拟登月任务。同时详细介绍环境设置和代码实现步骤，支持Visual Studio Code和Jupyter Notebook，确保学习过程流畅高效。

rl-baselines-zoo - 一站式强化学习训练与优化集成环境

GithubRL Baselines ZooStable-Baselines3开源项目强化学习训练代理超参数调优

RL Baselines Zoo提供一个多元化的强化学习代理集合，支持用户通过简易界面进行代理训练和算法评测。项目含多个环境和算法，带有经过优化的默认超参数，适用于教育和研究用途。注意：此库已停止维护，建议使用更新的RL-Baselines3 Zoo版本。

PantheonRL - 多智能体强化学习训练和测试的模块化框架

GithubPantheonRLStableBaselines3多智能体强化学习开源项目自适应训练训练框架

PantheonRL是一个用于多智能体强化学习环境训练和测试的开源框架。它提供模块化和可扩展的功能，支持智能体策略训练、微调、动态配对等。基于StableBaselines3构建，PantheonRL采用去中心化训练方法，为每个智能体配备独立的重放缓冲区和更新算法。此外，它还提供Web用户界面，便于进行轻量级实验和原型设计，支持自我对弈、交叉对弈、循环训练和微调等多种训练模式。

ma-gym - 基于OpenAI Gym的多智能体强化学习环境库

GithubOpenAI gymPython包ma-gym多智能体环境开源项目强化学习

ma-gym是一个基于OpenAI Gym构建的多智能体强化学习环境库。它包含多种场景如跳棋、战斗和捕食者与猎物等。研究人员可以方便地使用这些环境来开发和评估多智能体强化学习算法。该项目提供了详细文档和示例代码，便于快速上手。作为多智能体强化学习研究的重要工具，ma-gym已在多篇学术论文中得到引用。

相关项目

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