DI-star

开源星际争霸II AI训练框架

StarCraft II AI 强化学习监督学习游戏智能 Github 开源项目

DI-star是一个为星际争霸II设计的开源AI训练框架。它提供预训练模型、对战演示和训练代码，支持监督学习和强化学习。该平台已训练出大师级AI，并支持多种测试模式。DI-star适用于Windows和Linux系统，为研究人员提供了构建和训练自定义AI代理的工具。

openrl - 综合性强化学习平台，支持多任务训练

GithubOpenRLPyTorch多智能体开源项目强化学习自然语言处理

OpenRL 是一款基于 PyTorch 的开源强化学习研究框架，支持单代理、多代理、离线强化学习、自我对弈及自然语言处理任务。框架提供统一接口、训练加速方法和多种深度学习模型支持，兼容 Gymnasium、MuJoCo、StarCraft II 等多种环境。同时，OpenRL 还支持用户自定义训练模型、奖励模型和环境配置，并提供中英文文档。

deita - 自动数据选择工具助力大语言模型指令调优

DeitaGithub开源项目指令调优数据选择语言模型

Deita是一个开源项目，为大型语言模型的指令调优提供自动数据选择工具。项目包含开源工具包、高质量轻量级数据集和高效训练模型。Deita模型使用仅十分之一的指令调优数据，就能达到其他先进聊天模型的性能水平。项目提供全面评估结果，展示了在多项基准测试中的表现。

dstack - 轻量级AI模型管理工具，兼容Kubernetes与主流云服务

AI模型管理GithubGoogle Cloud TPUNVIDIA GPUdstack云提供商开源项目

dstack是一款轻量级工具，专为AI模型的开发、训练和部署而设计，可以作为Kubernetes的替代品。支持NVIDIA GPU和Google Cloud TPU，并兼容多种云服务提供商（如AWS、GCP、Azure等）和本地集群。dstack使用简单，无论是在云端还是本地，都能轻松配置和管理集群。其最新版本不断更新，提供高效便捷的体验。

BotLab - 游戏AI机器人测试与评估模拟环境

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BotLab作为游戏AI机器人测试平台，模拟多样化游戏环境。用户可在各种挑战场景中观察机器人行为，无需代码分析即可评估性能。平台提供快速、安全的方法测试机器人可靠性、性能和安全性，促进游戏AI技术的理解与优化。

godot_rl_agents - Godot引擎智能NPC开发框架

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Godot RL Agents是一个开源框架，用于在Godot引擎中开发智能NPC。它支持多种强化学习算法，适用于2D和3D游戏，并提供丰富的AI传感器。该框架完全免费开源，可帮助开发者创造复杂行为的游戏角色，实现自动化游戏测试，为游戏开发和AI研究提供新的可能性。

Auto-GPT-Forge - 综合工具包助力开发智能AI代理

AI代理开发Auto-GPTGithub基准测试开源项目模板系统用户界面

Auto-GPT-Forge是一个开源的AI代理开发工具集。它提供了基准测试框架、代理模板和前端界面，支持开发者进行性能测试、快速原型开发和用户交互设计。该项目旨在简化AI代理的创建过程，使开发者能够更专注于核心功能的实现。Auto-GPT-Forge为AI创新提供了实用的开发环境，有助于推动智能代理技术的进步。

awesome-ai-agents - 人工智能项目实践与框架的探索

AI AgentDevonE2BGithubPromptly开源项目项目专有名称

深入了解 awesome-ai-agents 项目，探讨开源与闭源项目的差异和特点。了解如何通过集成AI代理至SDK、框架和工具中，提升AI应用的部署、测试和监控效率。

PARL - 灵活高效的强化学习开源框架

GithubPARL分布式训练并行计算开源项目强化学习深度学习

PARL是一个开源的强化学习框架，专注于提供高效、灵活的开发环境。该框架具有良好的可复现性、大规模训练支持、高可重用性和易扩展性。PARL基于Model、Algorithm和Agent三个核心抽象，并提供简洁的分布式训练API。框架支持DQN、DDPG、SAC等多种算法实现，在多个强化学习挑战赛中表现出色。PARL适用于各类复杂任务的智能体训练，为强化学习研究和应用提供了有力工具。

dreamerv3-torch - DreamerV3算法的PyTorch实现跨领域强化学习新突破

DreamerV3Github世界模型人工智能开源项目强化学习深度学习

dreamerv3-torch是DreamerV3算法的PyTorch实现。该项目提供了详细的安装和使用说明，支持DMC、Atari、Crafter和Minecraft等多种基准测试环境。DreamerV3作为一种可扩展的强化学习算法，能在多个领域中以固定超参数实现优异性能。该实现参考了多个知名强化学习项目，为研究人员和开发者提供了实用的工具。

Dante Visair - 智能游戏辅助工具提升玩家技能

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Dante Visair是一款创新的游戏辅助工具，通过智能分析提升玩家技能。它为不同水平的玩家提供游戏分析、个性化建议、趋势洞察和进度追踪等功能。该平台目前处于开发阶段，即将为玩家带来全新的游戏体验。

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