smac

星际争霸II多智能体强化学习环境

SMAC 多智能体强化学习星际争霸II PySC2 DeepMind Github 开源项目

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。

BotLab - 游戏AI机器人测试与评估模拟环境

AI工具AI游戏BotLab性能评估机器人模拟游戏测试

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。

open_spiel - 综合游戏AI研究框架支持多类型博弈

GithubOpenSpiel多智能体开源项目强化学习游戏框架算法研究

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。

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。

llm-colosseum - 通过街头霸王对决实时评估LLMs的AI战斗力

ELO排名GithubLLM战斗Mistral 7BStreet Fighter III实时对决开源项目

llm-colosseum利用街头霸王III平台让LLMs展开对战，评测它们的快速决策和策略适应。各模型根据表现获取ELO评分，通过模拟真实对战环境，探索不同LLM在实际竞技表现。项目创设新型基准测试，通过实战对比加深对LLM竞技性和响应智能的了解。

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。

Smace - 智能流程实施与协作管理平台

AI工具AI驱动SaaS平台Smace协作管理流程实施

Smace为企业提供智能流程实施与协作管理解决方案。平台整合流程协作、自动化工作流、任务管理和数据分析功能，有效连接流程设计与执行环节。通过透明的工作环境和灵活的系统集成，Smace帮助企业优化运营效率，提升决策质量，促进团队协作。

maro - 跨领域资源优化的多代理系统

GithubMARO开源项目强化学习虚拟机调度资源优化运筹学

MARO是一个多代理资源优化平台，适用于物流中的集装箱管理、交通中的自行车调度、数据中心的虚拟机管理和金融中的资产管理。该平台包含仿真、强化学习和分布式工具包，支持多种决策机制。用户可通过PyPI或源码安装，并使用Jupyter lab和Redis GUI进行环境可视化和快速体验。MARO是由微软开源的项目，用户可贡献代码并遵从贡献者许可协议（CLA）。

playground - 基于炸弹人的多智能体AI研究平台

AI研究GithubPommerman多智能体学习开源项目机器学习游戏环境

Playground是基于炸弹人游戏的AI研究平台，为多智能体学习提供标准化环境。平台设有自由对战、团队对战和团队通讯对战三种模式，用于测试AI代理的规划、战术和合作能力。研究人员可通过Docker提交训练的代理参与全球比赛，促进多智能体和通信研究发展。项目得到多位AI专家支持，并鼓励社区贡献。

hok_env - 腾讯王者荣耀AI环境提供多智能体强化学习新挑战

AIGithubMOBA开放环境开源项目强化学习王者荣耀

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。

OpenAI_Agent_Swarm - 打造自组织和道德治理的AI生态环境

ACE FrameworkGithubHAASOpenAISOB开源项目自治代理集群

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