jumanji

JAX驱动的多样化强化学习环境套件加速研究与应用

Jumanji 强化学习 JAX 环境套件开源项目 Github

Jumanji是一个基于JAX的强化学习环境套件，提供22个可扩展环境。通过硬件加速，它支持快速迭代和大规模实验。简洁API、丰富环境、主流框架兼容性和示例代码使强化学习研究更易开展，同时促进研究成果向工业应用转化。

文档

tmrl - 实时机器人控制与自动驾驶AI的分布式强化学习框架

GithubGymnasium环境TMRLTrackMania 2020开源项目强化学习自动驾驶

TMRL是一个面向机器人学习的分布式强化学习框架，专注于实时应用中的深度强化学习AI训练。该框架以TrackMania 2020游戏为例，展示了基于原始截图的自动驾驶控制。TMRL具备安全远程训练、灵活定制和实时环境兼容性等特点，采用单服务器多客户端架构，可在多个节点收集样本并在高性能集群上进行训练。

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。

Jlama - 面向Java应用的大型语言模型推理引擎

GithubJavaJlamaLLM推理开源项目模型支持量化模型

Jlama是一款面向Java应用的大型语言模型推理引擎，提供对GPT-2、BERT等模型的支持，集成多种分词器。其功能包括闪电注意力、专家混合，同时支持多种数据类型处理。Jlama借助最新Vector API加速推理，可实现分布式处理，适合集成LLM推理的开发者使用。

PettingZoo - Python多智能体强化学习库

APIGithubPettingZooPython库多智能体强化学习开源项目环境模拟

PettingZoo是一个Python库，专为多智能体强化学习研究设计。它采用Agent Environment Cycle (AEC)游戏模型，提供统一的API支持各类多智能体环境。该库包含Atari、Butterfly、Classic等多个环境家族，支持多样化的智能体交互。PettingZoo还提供并行API用于同步行动场景，并通过严格的版本控制确保实验可重现性。

jason - 开源多智能体系统开发框架

AgentSpeakGithubJason人工智能多智能体系统开源软件开源项目

Jason是一个开源的多智能体系统开发框架，基于AgentSpeak语言扩展。它为人工智能和多agent系统研究提供了强大的平台，具备丰富的自定义功能和完整的操作语义实现。该项目采用GNU LGPL许可证，提供全面的文档支持，支持命令行操作和作为库集成使用，适合各类多智能体系统的开发和研究。

robotic-warehouse - 多智能体仓库机器人协作模拟环境

GithubGymnasium动作空间多机器人仓库奖励机制开源项目强化学习

robotic-warehouse项目是一个多智能体强化学习环境，模拟仓库中多机器人移动和配送货物的场景。该环境可配置仓库大小、机器人数量、通信能力和奖励设置，支持部分可观察性、离散动作空间和碰撞动力学。研究人员可使用此环境测试和比较不同的多智能体算法，为仓库自动化研究提供了灵活真实的测试平台。

tinyzero - 简易强化学习框架快速训练类AlphaZero智能体

AlphaZeroGithub开源项目强化学习环境模拟神经网络蒙特卡洛树搜索

tinyzero是一个简易的强化学习框架，用于在任意环境中训练类AlphaZero的智能体。该框架提供简单接口实现新环境、模型和智能体，支持多种游戏类型。tinyzero采用Monte Carlo树搜索和深度学习技术，可在Google Colab上快速部署，适合研究人员和爱好者探索AI在各类任务中的应用。

robohive - 多功能机器人学习环境集合提供丰富模拟任务

GithubMuJoCoOpenAI-GymRoboHive开源项目机器人操作机器人环境

RoboHive是基于MuJoCo物理引擎的机器人学习环境集合,包含手部操作、机械臂控制、肌肉骨骼模拟等多个任务套件。支持OpenAI Gym接口,兼容主流强化学习框架。环境丰富多样,安装使用简便,适合各类机器人学习研究。

openai_lab - 提升强化学习效率的实验框架，兼容OpenAI Gym、Tensorflow和Keras

GithubKerasOpenAI GymOpenAI LabTensorflow开源项目强化学习

OpenAI Lab提供统一的强化学习环境和代理接口，内置主要强化学习算法。用户可轻松进行大量超参数优化实验，自动生成日志、图表和分析报告。实验设置采用标准化JSON格式，确保实验可重复且易于比较。支持自动分析实验结果，帮助选择最佳解决方案，专注于强化学习的关键研究，如算法、策略、记忆和参数调优。

gym-ignition - 增强机器人环境创建的可复现性框架

GithubScenarIOgym-ignition开源项目强化学习机器人学环境仿真

此项目提供了一个基于ScenarIO的框架，用于创建可复现的机器人环境，适用于强化学习研究。通过提供Task和Runtime抽象层，开发者能更专注于决策逻辑的开发，而无需担心底层代码的实现。框架还包含简化领域随机化实现的randomizers，并支持固定和浮动基机器人。项目主要目标是简化和优化环境开发，同时包括一些示例环境供参考。详情及安装教程请访问官方网页。

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