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。

sample-factory - 高效强化学习框架实现快速训练和卓越性能

GithubPPO算法Sample Factory开源项目强化学习环境集成高吞吐量

Sample Factory是一个高效的强化学习库，专注于同步和异步策略梯度实现。它提供优化的算法架构、灵活的训练模式和多种环境支持，包括多智能体训练和PBT等功能。该库在VizDoom、IsaacGym和DMLab-30等多个领域展现出优秀性能，同时减少训练时间和硬件需求。Sample Factory支持导入其他项目，并允许自定义环境和模型架构。

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。

Galactica Demo - 大型语言模型Galactica的研究与开发

AI工具AI研究GalacticaMeta大型语言模型开放透明

Galactica是Meta公司开发的大型语言模型，旨在通过开放、透明和可复现的方式推进AI研究。该模型经过高质量科学和学术数据训练，但可能产生不准确输出。Meta曾发布Galactica演示版以促进公众理解和获取反馈，但因模型可能生成看似真实却不准确的内容而撤下。目前，Galactica仍对研究人员开放，供进一步学习和结果复现。

sbx - Jax加持的Stable-Baselines3强化学习库

GithubStable Baselines Jax开源项目强化学习机器学习算法实现

SBX是Stable-Baselines3的Jax实现版本，集成了SAC、TQC、PPO等多种先进强化学习算法。它与SB3保持相同API，可与RL Zoo无缝对接，并提供详细使用示例。SBX为复杂环境和任务提供高效、可靠的强化学习实现。

agentscope - 大型模型支持的多智能体应用开发平台

APIAgentScopeGithub分布式多智能体应用大规模模型开源项目

AgentScope是一个先进的多智能体平台，专为开发人员构建基于大规模模型的多智能体应用而设计。该平台易于使用，并配备全面的组件和详尽的文档，同时提供定制的容错控制和重试机制以增强应用的稳定性。其分布式架构简化了多智能体系统的开发流程，提高了开发效率。

warzone2100 - 开源3D即时战略游戏跨平台多人对战

GithubWarzone 2100即时战略游戏多人游戏开源游戏开源项目跨平台

Warzone 2100是一款开源的3D即时战略游戏,支持Linux、Windows和macOS多平台。游戏提供单人战役和多人对战模式,玩家可自定义AI、地图和战役。Warzone 2100支持JavaScript脚本,为Mod制作提供丰富创作空间。游戏源码托管于GitHub,欢迎玩家参与测试和改进。

MO-Gymnasium - 标准化多目标强化学习环境和算法开发平台

GithubMO-GymnasiumPython库多目标强化学习开源项目环境API算法开发

MO-Gymnasium是一个开源Python库，为多目标强化学习(MORL)算法提供标准化开发和比较平台。它基于Gymnasium API，提供返回向量化奖励的环境集合，包括MORL文献中的环境和经典环境的多目标版本。该库支持简单的环境创建和交互，并提供LinearReward包装器实现奖励函数标量化。MO-Gymnasium采用严格的版本控制，保证实验可重复性，是MORL研究和基准测试的理想工具。

tinyzero - 简易强化学习框架快速训练类AlphaZero智能体

AlphaZeroGithub开源项目强化学习环境模拟神经网络蒙特卡洛树搜索

tinyzero是一个简易的强化学习框架，用于在任意环境中训练类AlphaZero的智能体。该框架提供简单接口实现新环境、模型和智能体，支持多种游戏类型。tinyzero采用Monte Carlo树搜索和深度学习技术，可在Google Colab上快速部署，适合研究人员和爱好者探索AI在各类任务中的应用。

RosettaStone - C++开发的开源炉石传说模拟器与强化学习

C++GithubRosettaStone开源项目强化学习模拟器炉石传说

RosettaStone是一个使用C++17开发的开源炉石传说模拟器，具有强化学习功能。项目提供控制台和GUI模拟程序，支持C++和Python API。目前已实现大部分标准和狂野模式卡牌，未来计划开发智能AI对手、卡组推荐和网页模拟器等功能。RosettaStone支持跨平台编译，为炉石传说爱好者和AI研究者提供了实用的开发和研究工具。

PettingZoo - Python多智能体强化学习库

APIGithubPettingZooPython库多智能体强化学习开源项目环境模拟

PettingZoo是一个Python库，专为多智能体强化学习研究设计。它采用Agent Environment Cycle (AEC)游戏模型，提供统一的API支持各类多智能体环境。该库包含Atari、Butterfly、Classic等多个环境家族，支持多样化的智能体交互。PettingZoo还提供并行API用于同步行动场景，并通过严格的版本控制确保实验可重现性。

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