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。

tmrl - 实时机器人控制与自动驾驶AI的分布式强化学习框架

GithubGymnasium环境TMRLTrackMania 2020开源项目强化学习自动驾驶

TMRL是一个面向机器人学习的分布式强化学习框架，专注于实时应用中的深度强化学习AI训练。该框架以TrackMania 2020游戏为例，展示了基于原始截图的自动驾驶控制。TMRL具备安全远程训练、灵活定制和实时环境兼容性等特点，采用单服务器多客户端架构，可在多个节点收集样本并在高性能集群上进行训练。

SimplerEnv - 模拟环境下的真实机器人操作策略评估框架

GithubSimplerEnv仿真环境开源项目机器人操作真实世界评估策略评估

SimplerEnv 是一个基于 SAPIEN 模拟器和 ManiSkill2 基准的开源项目,为真实机器人操作策略评估提供高效可扩展的模拟环境。它包含视觉匹配和变体聚合两种评估方法,支持 RT-1 和 Octo 等策略的测试,并允许添加新的机器人和环境。该项目旨在推动真实到模拟评估技术的发展,为机器人操作策略研究提供标准化的评估工具。

ml-agents - 用于游戏和模拟环境的开源智能代理训练工具

AIGithubUnity ML-Agents Toolkit开源项目强化学习模拟环境游戏开发

Unity ML-Agents Toolkit是一个开源项目，利用游戏和模拟环境训练智能代理。集成了基于PyTorch的先进算法，用户可以轻松训练2D、3D和VR/AR游戏中的智能代理。支持强化学习、模仿学习和神经进化等方法，适用于NPC行为控制、自动化测试和游戏设计评估。该工具包为游戏开发者和AI研究人员提供了一个共享平台，助力在Unity丰富环境中测试AI进展，并惠及广泛的研究和开发社区。

ManiSkill - 开源机器人仿真与训练统一框架

GPU并行GithubManiSkill 3SAPIEN开源框架开源项目机器人仿真

ManiSkill是基于SAPIEN的开源机器人仿真与训练框架。它提供GPU并行化视觉数据采集系统，支持多种机器人和任务类型。该框架具有高效的GPU并行任务处理能力，可快速生成合成数据并在不同场景中进行仿真。ManiSkill提供灵活的任务构建API，简化GPU内存管理。它支持2D/3D视觉强化学习、模仿学习等工作流程，未来将扩展更多资产和场景支持。

robotic-warehouse - 多智能体仓库机器人协作模拟环境

GithubGymnasium动作空间多机器人仓库奖励机制开源项目强化学习

robotic-warehouse项目是一个多智能体强化学习环境，模拟仓库中多机器人移动和配送货物的场景。该环境可配置仓库大小、机器人数量、通信能力和奖励设置，支持部分可观察性、离散动作空间和碰撞动力学。研究人员可使用此环境测试和比较不同的多智能体算法，为仓库自动化研究提供了灵活真实的测试平台。

lab2d - 高效灵活的2D网格环境创建工具，专为机器学习研究设计

DeepMind Lab2DGithub开源项目强化学习机器学习环境创建网格世界

DeepMind Lab2D是一个专为机器学习研究设计的2D环境创建系统。它通过文本地图和Lua代码定义网格世界，兼具易用性和高性能。系统支持多智能体交互，提供Python dm_env API和C API接口。适用于Linux和macOS平台，可通过pip安装或源码构建。DeepMind Lab2D为研究人员提供了一个灵活高效的2D环境开发工具。

SerpentAI - 强大的游戏代理框架，提供机器学习与AI研究的工具

GithubPythonSerpent.AI开源开源项目机器学习游戏代理框架热门

Serpent.AI是一个简单而强大的游戏代理框架，专为开发者打造，以协助他们利用Python开发视频游戏代理。该框架旨在为机器学习和人工智能研究提供有价值的工具，同时也适合爱好者使用。框架支持少依赖、易于使用，并提供图形用户界面。Serpent.AI支持Linux和Windows系统，采用开源MIT许可证，并探索为非技术用户提供Steam分发。

acme - 强化学习的高效构件库，提供灵活基线

AcmeGithub代理分布式开源项目强化学习研究框架

Acme是一个提供简洁、高效和易读参考实现的强化学习构件库。此库不仅为稳固的基线提供灵活性，还能作为新研究的起点。支持多种规模的代理（单流与分布式），特别适合研究人员使用。项目内含详细的入门指南、代码示例和完整文档，确保用户能够快速上手并理解设计决策。

swarms - 企业级多代理协作自动化框架

GithubSwarms多代理协同工具使用开源项目自主代理长期记忆数据库

Swarms是一个企业级生产就绪的多代理协作框架，旨在简化多代理的协调过程，提供可靠的自动化解决方案。它支持多种LLM和框架，具有高度定制化能力，并提供长时记忆数据库功能。Swarms适用于在现实世界中执行各种自动化任务，包括长文档理解、分析和检索，通过丰富的工具完成各种数字化任务。

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。

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