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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
agent-zero - 动态成长的开源AI助手框架
AI框架Agent ZeroGithub多代理协作开源项目系统提示自定义
Agent Zero是一个开源的AI框架，专为个人助理设计。它能动态学习和成长，利用计算机作为工具完成任务。框架特点包括持久记忆、多代理协作、完全透明和可定制。用户可通过提示和沟通来扩展功能。Agent Zero提供实时交互和清晰输出，适用于多种场景。
game-datasets - 全面收录游戏数据集与AI工具资源
APIGithub人工智能开源游戏开源项目数据挖掘游戏数据集
game-datasets项目汇集了大量游戏相关的数据集、API和AI工具资源。涵盖从经典游戏到现代电竞的多个领域,提供了丰富的数据挖掘和AI开发素材。项目持续更新,为游戏AI和数据科学研究提供全面参考。收录内容包括游戏API、AI竞赛平台、开源游戏引擎、相关书籍等,是游戏研究和开发的重要资源库。
chatarena - 一个提供多智能体语言游戏环境的库
ChatArenaGithubLLM多代理环境开源项目自主代理语言游戏
ChatArena是一个多代理语言游戏环境，用于GPT-3、GPT-4等大语言模型的研究和互动分析。它的主要功能包括灵活的玩家和环境定义、语言游戏环境的提供以及友好的Web UI和CLI接口，便于理解、基准测试和训练大语言模型。
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。
neuron_poker - OpenAI Gym德州扑克训练环境 开发强大AI玩家
AI智能体GithubNeuron PokerOpenAI Gym开源项目强化学习德州扑克
Neuron Poker是基于OpenAI Gym的德州扑克AI训练环境。项目提供多种智能代理模型，包括随机策略、equity策略和深度强化学习。通过C++实现的快速equity计算和详细的观察行动空间，开发者可以自定义模型并协作改进，推动扑克AI技术进步。
phillip - 基于深度强化学习的SSBM游戏AI
Deep Reinforcement LearningGithubPython 3SSBMThe Phillip AIdolphin emulator开源项目
Phillip AI是一个基于深度强化学习的开源项目，旨在创建SSBM游戏的AI玩家。虽然项目已停止维护且可能存在兼容性问题，但其继承项目使用Slippi回放进行模仿学习开发。该项目在Ubuntu、OSX和Windows平台上均通过测试，提供了详细的操作指南以及多个预训练的代理。用户可以根据需求调整训练参数，支持本地和大型集群训练。可通过加入Discord社区获取技术支持，或在Twitch和YouTube观看相关录制内容。
IoA - 多元AI代理协作平台，实现高效任务管理
AI代理GithubInternet of Agents开源框架开源项目异构代理异步任务执行
IoA是一个开源框架，旨在通过互联网风格的架构让不同AI代理协同工作，解决复杂任务。该平台支持自主团队形成、多任务执行和灵活对话管理。安装简单且支持扩展，适用于科研和应用开发。
smac - 星际争霸II多智能体强化学习环境
DeepMindGithubPySC2SMAC多智能体强化学习开源项目星际争霸II
SMAC是基于星际争霸II的多智能体强化学习研究环境，专注于分散式微观管理场景。环境中每个游戏单位由独立的强化学习智能体控制。SMAC提供多种预配置战斗场景地图，并与PyMARL框架集成，支持QMIX等先进算法。研究人员可利用SMAC开发和评估新的多智能体强化学习算法，促进该领域的进步。
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。
ParlAI - 全面的开源对话研究与开发平台
GithubParlAI人工智能对话研究开源项目机器学习自然语言处理
ParlAI是一个综合性的对话研究和开发平台。该框架集成了100多个对话数据集,涵盖开放域聊天、任务导向对话及视觉问答等多个领域。ParlAI提供了丰富的参考模型和预训练模型,支持与众包平台和即时通讯应用的集成,并具备创建自定义智能体和多任务训练的功能。其多模态支持为研究人员提供了便利的对话系统研究环境。
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