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星际争霸II多智能体强化学习环境

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。

pogema - 多智能体路径规划的灵活环境平台
GithubPOGEMA多智能体寻路开源项目强化学习网格环境部分可观测
POGEMA是一个专为部分可观测多智能体路径规划(PO-MAPF)研究设计的网格环境平台。该平台具有灵活性、可调节性和可扩展性,支持多种PO-MAPF场景。POGEMA允许智能体在网格中移动并避免碰撞,提供随机地图生成和自定义地图输入功能。此外,POGEMA与多个主流强化学习框架兼容,便于研究人员创建实验环境,探索分布式决策和多智能体协作导航等问题。
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。
gym-sokoban - 推箱子游戏的深度强化学习挑战
AI游戏DeepMindGithubgym-sokoban开源项目强化学习推箱子
该项目实现了经典视频游戏推箱子,旨在为深度强化学习算法提供训练环境。游戏中的房间生成是随机的,有助于避免神经网络过拟合预定义场景。玩家需要将所有箱子推到目标位置,不可逆的错误增加了游戏的挑战性。项目支持多种渲染模式和尺寸配置,适用于不同研究和训练需求。可通过PIP或从仓库安装,并提供多种游戏变体,如固定目标、多玩家和箱子拉动功能。
GPTSwarm - 基于图形的大型语言模型智能代理自组织框架
GPTSwarmGPTSwarm安装GithubLLM代理图形框架开源项目自组织优化
GPTSwarm是一个基于图形的大型语言模型(LLM)智能代理框架,支持自定义和自动化的代理群体(swarm)自组织与自我改善功能。项目包含环境、图形、内存以及优化算法等模块化组件,实现了图形的创建、执行与优化,适用于特定领域的操作和任务。GPTSwarm支持多种本地和在线LLM后端,并曾在国际会议中获得重要认可。
tdmpc2 - 跨领域连续控制的可扩展世界模型
GithubTD-MPC2多任务学习开源项目强化学习模型训练连续控制
TD-MPC2是一种可扩展的基于模型的强化学习算法,在104个连续控制任务中展现出色性能。该算法使用317M参数的单一模型可执行80个跨领域任务。项目提供300多个模型检查点和多任务数据集,支持状态和像素输入,为模型强化学习研究提供重要资源。
Mava - 基于JAX的高效多智能体强化学习框架
GithubJAXMava分布式计算多智能体强化学习开源项目环境包装器
Mava是基于JAX的分布式多智能体强化学习框架,提供精简代码实现和快速迭代工具。它集成了MARL算法、环境封装、教学资源和评估方法,充分利用JAX并行计算优势,在多个环境中实现卓越性能和训练速度。Mava设计简洁易懂,便于扩展,适合MARL研究人员和实践者使用。
openai-assistant-swarm - 实现对自定义 OpenAI 助手的智能分配与管理
APIGithubMintplex LabsNodeJS LibraryOpenAI AssistantSwarm Manager开源项目
Swarm Manager 是一个 NodeJS 库,通过一个 API 实现对自定义 OpenAI 助手的智能分配与管理。它使开发者能轻松构建和管理大量自动化助手,简化任务分配流程,并支持调试与配置,提升开发效率。
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。
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。
sumo-rl - 用于智能交通信号控制的强化学习框架
GithubSUMO-RL交通仿真交通信号控制多智能体开源项目强化学习
SUMO-RL是基于SUMO交通模拟器的强化学习框架,专注于智能交通信号控制。该框架提供简洁接口,支持创建单代理和多代理强化学习环境,允许自定义状态和奖励函数,并兼容主流RL库。SUMO-RL简化了交通信号控制的强化学习研究过程,适用于多种交通网络和场景。目前已应用于多项研究,覆盖从单一交叉口到大规模城市网络的各类交通控制问题。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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