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综合游戏AI研究框架支持多类型博弈

OpenSpiel强化学习游戏框架多智能体算法研究Github开源项目

OpenSpiel是一个专注于游戏中强化学习和搜索规划研究的开源框架。它支持多种类型的游戏环境,包括多人、零和、合作、序列、同时行动以及完美/不完美信息等。该框架提供了分析工具和评估指标,核心API使用C++实现并提供Python接口。OpenSpiel为游戏AI算法的研究和开发提供了全面的实验平台。

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介绍相关项目
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。
opensourcegames - 全面汇集开源游戏项目的权威资源库
FOSSGitHubGithub开源游戏开源项目游戏开发工具游戏框架
该项目是一个综合性的开源游戏数据库，收录了处于beta及以上阶段的游戏、框架和工具。涵盖动作、冒险、策略等多个类别，提供代码仓库、下载方式和构建说明。按类别和平台分类的目录使开发者和爱好者能便捷地访问所需资源。项目致力于促进开源游戏生态的发展和信息共享。
GoBigger - 基于Agar规则的多智能体决策模拟环境
GithubGoBigger合作竞争多智能体开源项目强化学习游戏环境
GoBigger是一个基于Agar游戏规则的多智能体决策模拟环境。该环境支持多队伍、多智能体的合作竞争策略研究，具有可扩展性、复杂的观察空间和丰富的动作空间。GoBigger模拟了团队合作和小范围内的激烈竞争，为游戏AI开发和多智能体系统研究提供了实验平台。
crewAI - 提升AI代理合作效率的前沿框架
AI代理GithubcrewAI任务管理多代理系统开源开源项目热门
crewAI是一款尖端的框架，专为编排角色扮演的自治AI代理而设计。通过促进协同智能，crewAI赋能代理以无缝协作，共同应对复杂任务。该平台支持自定义代理角色、目标和工具，提供灵活的任务管理，并支持顺序和分层处理流程。适用于构建智能助手平台、自动化客户服务团队或多代理研究团队。
psi - 开源框架助力多模态集成AI系统开发
GithubPlatform for Situated Intelligence人工智能多模态系统开源框架开源项目流数据处理
Platform for Situated Intelligence (\psi)是一个开源框架，专注于多模态集成AI系统的开发和研究。它提供高性能基础设施处理多模态时序流数据，并配备数据可视化、标注和处理工具。\psi包含丰富的组件生态系统，支持各类传感器、处理技术和执行器。该框架适用于开发社交机器人、混合现实系统等应用，尤其擅长处理流式传感器数据、整合多种AI技术，并满足低延迟要求。
openssa - 融合HTP和OODAR技术的智能代理框架解决行业难题
GithubOpenSSA层级任务规划开源框架开源项目智能代理问题解决
OpenSSA是一款智能代理框架，旨在解决实际行业中的复杂问题。该框架集成了分层任务规划（HTP）和观察-定向-决策-行动推理（OODAR）技术，实现了超越大型语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）的二级智能。OpenSSA支持多种LLM后端，采用开放可扩展的架构，方便开发者进行行业定制。其小型高效的代理设计适合实际部署，能以较少的计算资源实现出色的问题解决能力。
DI-star - 开源星际争霸II AI训练框架
AIGithubStarCraft II开源项目强化学习游戏智能监督学习
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。
SuperAGI - 构建、管理并运行自主AI代理
GithubSuperAGI人工智能开源开源项目热门自主AI代理自主运行
SuperAGI是一个开发者优先的开源自主AI代理框架，帮助开发者构建、管理和运行多功能的自主AI代理。这个框架提供了大量的工具和模块，支持多种数据库链接，通过图形界面用户可以轻松交互。此外，通过市场上的工具包扩展代理能力，实现成本有效地控制代理性能并优化记忆存储与任务自动化过程。
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。
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。
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