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腾讯王者荣耀AI环境提供多智能体强化学习新挑战

王者荣耀AI强化学习MOBA开放环境Github开源项目

腾讯开发的Honor of Kings AI开放环境基于王者荣耀游戏,为多智能体强化学习提供新的泛化挑战。环境支持多样化英雄和对手,详细定义了观察空间、动作空间和奖励设计,并提供与游戏引擎交互的Python接口。目前支持1v1和3v3模式,可使用20个英雄进行训练。项目还包含基线算法实现和泛化挑战分析,为AI研究提供了新的基准测试平台。

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介绍相关项目
AI-Optimizer - 涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法的多功能深度强化学习平台
AI-OptimizerGithub多智能体强化学习开源项目深度强化学习离线强化学习自监督学习
AI-Optimizer是一款多功能深度强化学习平台，涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法。其分布式训练框架高效便捷，支持多智能体强化学习、离线强化学习、迁移和多任务强化学习、自监督表示学习等，解决维度诅咒、非平稳性和探索-利用平衡等难题，广泛应用于无人机、围棋、扑克、机器人控制和自动驾驶等领域。
poke-env - 构建宝可梦对战AI的Python框架
AI代理GithubPythonpoke-env宝可梦对战开源项目
poke-env是一个开源Python框架，用于开发宝可梦对战AI。它提供简单易用的接口，支持创建基于规则和强化学习的对战代理。开发者可在Pokemon Showdown平台上训练和测试AI。该项目兼容Python 3.8+，包含详细文档和示例，适合AI研究者和宝可梦爱好者探索自动化对战。
environment - 大规模多智能体AI研究环境Neural MMO
GitHub文档GithubMMO游戏Neural MMO人工智能研究多智能体环境开源项目
Neural MMO是一个受MMO游戏启发的大规模多智能体环境。该平台提供复杂虚拟世界，支持大量AI代理并发互动和学习。研究人员可利用此环境开发测试AI算法，研究多智能体系统的行为和策略。项目文档托管于GitHub Pages，提供详细使用指南。
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。
android_env - 基于Android的强化学习平台
AndroidEnvAndroid系统Github开源项目强化学习环境模拟触摸屏界面
AndroidEnv是一个将Android设备转化为强化学习环境的Python库。该平台支持在Android系统上定义自定义任务，涵盖所有Android应用。智能体通过模拟触摸屏操作与设备交互，库则处理这些操作并返回像素观察和奖励信号。AndroidEnv适用于多种研究场景，如页面滚动、邮件发送或游戏得分等任务，为强化学习研究提供了丰富的实验环境。
overcooked_ai - 基于游戏的多智能体协作研究平台
GithubOvercooked-AI人工智能协作任务开源项目强化学习环境基准
Overcooked_ai是一个基于热门游戏Overcooked的多智能体协作研究平台。该项目模拟厨房协作烹饪场景,提供环境模拟、智能体训练和评估等功能。它要求AI智能体高效配合完成煮汤等任务,支持人机协作研究。作为重要的基准平台,Overcooked_ai已被多篇顶会论文采用,对推进人工智能协作研究具有重要意义。
rl_games - 强化学习框架支持多环境及算法的高性能实现
GPU加速GithubRL Games多智能体训练开源项目强化学习机器人学习
rl_games是一个高性能强化学习库，实现了PPO、A2C等算法，支持NVIDIA Isaac Gym、Brax等环境的GPU加速训练。该库具备异步actor-critic、多智能体训练、自对弈等功能，可在多GPU上并行。rl_games提供Colab notebook示例便于快速上手，在多个基准测试中表现出色。作为一个功能丰富的强化学习工具，rl_games兼具高性能和易用性。
envpool - 高性能并行强化学习环境执行引擎
EnvPoolGithub并行处理开源项目强化学习环境仿真高性能计算
EnvPool是一款基于C++的高性能并行强化学习环境引擎。它支持Atari、Mujoco等多种环境，提供同步和异步执行模式，适用于单玩家和多玩家场景。EnvPool易于集成新环境，在高端硬件上可达到每秒100万Atari帧或300万Mujoco步骤的模拟速度，比传统Python子进程方法快约20倍。作为通用解决方案，EnvPool可显著加速各类强化学习环境的并行化执行。
arena - 多样化强化学习环境平台，支持多种游戏和学习模式
AI训练DIAMBRA ArenaGithub对抗学习开源项目强化学习游戏环境
DIAMBRA Arena是一个开源的强化学习环境平台，集成了多款经典街机格斗游戏。它提供符合OpenAI Gym/Gymnasium标准的Python接口，支持单人和双人模式，适用于多种强化学习研究场景。该平台兼容主流操作系统，安装简便，并配有详细文档和示例。用户注册后可免费使用，还能参与在线竞赛。
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。
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