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autonomous-learning-library

PyTorch深度强化学习库助力智能代理开发

深度强化学习PyTorch自主学习库智能体算法实现Github开源项目

autonomous-learning-library是基于PyTorch的深度强化学习库,为快速构建和评估智能代理提供丰富组件。库中包含灵活的函数近似API、多种内存缓冲区和环境接口,并实现了A2C、DQN、PPO等主流算法。支持Atari、经典控制和机器人仿真等环境,集成Tensorboard等工具便于实验监控。该库特别强调模块化设计,便于研究人员快速实现和测试新想法。同时提供完整文档和示例项目,降低了强化学习研究的入门门槛。

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介绍相关项目
awesome-exploration-rl - 强化学习探索策略全面指南
Github实验开源项目强化学习探索方法环境算法
该项目聚焦强化学习探索方法,提供最新研究论文、分类体系和可视化案例。涵盖经典和前沿探索策略,持续追踪领域进展。对研究人员和实践者而言是宝贵参考,可用于研究探索-利用权衡或解决具体挑战。项目内容全面且定期更新,是强化学习探索领域的重要资源库。
AutoAct - 自主规划驱动的智能体学习框架
AutoActGithub人工智能大语言模型开源项目机器学习自然语言处理
AutoAct是一个创新的智能体学习框架，无需大规模标注数据或闭源模型。该框架通过自主规划合成轨迹，并自动分化子智能体群组完成任务。实验结果显示，AutoAct在多种语言模型上的表现与强基线相当或更优。这种方法为智能体学习提供了高效、可复现的新途径。
skrl - 开源模块化强化学习库
GithubJAXPyTorchSKRL开源项目强化学习环境接口
skrl是基于PyTorch和JAX的开源模块化强化学习库。支持OpenAI Gym、Farama Gymnasium等多种环境接口,并兼容NVIDIA Isaac系列环境。该库注重模块化设计、代码可读性和实现透明度,允许同时训练多个智能体,可在单次运行中共享或独立资源。skrl为强化学习研究和开发提供了灵活高效的工具。
hands-on-rl - 实践驱动的强化学习进阶教程
GithubPython开源项目强化学习机器学习深度学习课程
hands-on-rl项目提供一套系统化的强化学习实践教程。该教程涵盖从Q-learning到策略梯度等核心算法，通过递进难度的案例帮助学习者掌握RL技术。内容包括出租车驾驶和登月模拟等实例，并结合深度学习知识。教程提供Python代码实现和详细解释，适合希望深入学习强化学习的研究者和开发者。
sample-factory - 高效强化学习框架实现快速训练和卓越性能
GithubPPO算法Sample Factory开源项目强化学习环境集成高吞吐量
Sample Factory是一个高效的强化学习库，专注于同步和异步策略梯度实现。它提供优化的算法架构、灵活的训练模式和多种环境支持，包括多智能体训练和PBT等功能。该库在VizDoom、IsaacGym和DMLab-30等多个领域展现出优秀性能，同时减少训练时间和硬件需求。Sample Factory支持导入其他项目，并允许自定义环境和模型架构。
alpha-zero-general - 通用自学强化学习平台，支持多种游戏和深度学习框架
Alpha ZeroGithubOthello开源项目强化学习深度学习蒙特卡洛树搜索
该项目基于AlphaGo Zero论文，提供了简化和灵活的自学强化学习实现，适用于各种双人回合制对抗游戏和深度学习框架。用户可通过实现Game.py和NeuralNet.py中的类，为所选游戏自定义实现。项目提供了Othello、五子棋和井字棋等游戏示例，支持PyTorch和Keras框架，并包含核心训练循环、蒙特卡洛树搜索和神经网络参数设置的详细说明，此外还提供预训练模型和Docker环境设置。
Practical_RL - 强化学习开源课程：实用技巧与实践
GithubGoogle ColabHSEPractical_RLYSDA开源项目强化学习
Practical_RL是一个专注于强化学习实用性的开源课程，提供HSE和YSDA的课堂教学及线上学习支持，涵盖英语和俄语材料。课程从基础理论到实践应用，包括价值迭代、Q学习、深度学习、探索策略、策略梯度方法、序列模型及部分观察MDP等内容。学生可以通过GitHub改进课程，使用Google Colab或本地环境进行实践。适合希望在实际问题中应用强化学习的学生和研究者。
Awesome-Papers-Autonomous-Agent - 自主智能体最新研究论文汇编
Artificial IntelligenceAwesome-Papers-Autonomous-AgentGithubLLM-based agentRL-based agentReinforcement Learning开源项目
此资源汇聚了最新的自主智能体研究论文，涵盖了强化学习（RL）和大型语言模型（LLM）智能体方向。汇编内容包括ICLR、ICML、NeurIPS等顶级会议上接受的论文，并分类为任务跟随、世界模型构建、跨任务泛化、持续学习及RL与LLM的结合等专题。该项目旨在持续更新，为研究者提供全面参考，并欢迎提交issue推荐其他相关研究。
rsl_rl - 面向GPU的高效强化学习框架
GPU运行GithubPPO算法RSL RL开源项目强化学习
rsl_rl是一个专为GPU运行优化的强化学习框架，目前实现了PPO算法，未来将支持更多算法。框架提供详细的安装指南，集成多种日志工具，并采用严格的代码质量管理。它在Legged-Gym和Orbit等机器人仿真环境中得到应用，为强化学习研究和开发提供了高效工具。
vision-agent - 开源AI代理库用于生成计算机视觉代码
AI代码生成GithubOpenAI APIVision Agent图像处理开源项目计算机视觉
Vision Agent是一个开源库，通过AI代理框架快速生成计算机视觉任务代码。用户可以用文本描述问题，AI代理会生成相应的解决方案。该库包括对话型VisionAgent和代码生成型VisionAgentCoder两种代理，提供多种视觉工具，支持自定义工具添加，并可与Azure OpenAI集成。Vision Agent能将解决视觉问题的时间大幅缩短，提高开发效率。
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