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。

machinascript-for-robots - 使用MachinaScript实现自主控制的模块化机器人制造

AIGithubMachinaScript开源项目机器人编程自控

MachinaScript是一套帮助用户创建自己机器人工具和语言集的开源项目。其基于LLM-JSON的语言格式整合了视觉系统和行动指令解析器，使机器人能够近乎实时地执行复杂任务。此工具支持Arduino、Raspberry Pi等电子元件，包括伺服电机和传感器，从动画生成、个性集成到技能教学，MachinaScript实现了高度自主控制，普及了智能机器人技术。探索详细信息和安装指南，让机器人制作变得更简单。

auto-maple - 精确和智能的Python机器人，用于自动化MapleStory游戏操作

Auto MapleGithubMapleStoryOpenCVTensorFlow开源项目游戏机器人

Auto Maple是一款智能Python机器人，使用模拟按键、TensorFlow机器学习、OpenCV模板匹配及其他计算机视觉技术自动执行MapleStory游戏操作。它支持命令书机制和例程文件编译，精准跟踪玩家位置并优化游戏路径，还能自动解决游戏中的谜题。详细的设置和安装指南可帮助用户轻松部署提升游戏体验。

gym-ignition - 增强机器人环境创建的可复现性框架

GithubScenarIOgym-ignition开源项目强化学习机器人学环境仿真

此项目提供了一个基于ScenarIO的框架，用于创建可复现的机器人环境，适用于强化学习研究。通过提供Task和Runtime抽象层，开发者能更专注于决策逻辑的开发，而无需担心底层代码的实现。框架还包含简化领域随机化实现的randomizers，并支持固定和浮动基机器人。项目主要目标是简化和优化环境开发，同时包括一些示例环境供参考。详情及安装教程请访问官方网页。

PicoMLXServer - 简化MLX AI模型管理的工具

AI助手GithubHuggingFaceMLXOpenAI APIPico MLX Server开源项目

Pico MLX Server提供简单易用的图形界面，便于管理MLX AI模型。通过菜单栏可以迅速启动和停止服务器，用户还可以从HuggingFace下载MLX模型，安装Python环境和必要依赖，并在多个端口同时运行多个服务器。此外，Pico MLX Server兼容OpenAI API，支持现有的AI聊天客户端。适用于macOS 14.0及以上版本。

Minigrid - 离散网格世界强化学习环境库支持多样化任务和语言指令

BabyAIGithubGymnasiumMinigrid开源项目强化学习网格世界环境

Minigrid是一个用于强化学习研究的离散网格世界环境库。它采用Gymnasium标准API，具有轻量、快速和易定制的特点。该库包含原始Minigrid和BabyAI两类环境，提供多种目标导向和分层任务，如物品操作、门禁管理和迷宫导航等。BabyAI环境还集成了基于语言的任务指令生成功能，有助于语言学习研究。Minigrid支持通过编程调整环境复杂度，便于实施课程学习和难度优化。

simulatrex-engine - 基于大语言模型的模拟决策引擎

API服务GithubLLM模拟Simulatrex决策支持开源项目

Simulatrex-engine是一个基于大语言模型(LLM)的模拟决策引擎，用于生成和分析复杂场景。它提供playground环境用于运行和可视化模拟结果，支持Docker快速部署。项目包含RESTful API接口，方便开发者集成，并通过GitHub平台支持开源社区贡献。Simulatrex-engine具有安装使用指南，支持各种模拟场景的运行和功能扩展。

max - 一套集成的AI库、工具和技术

AIGithubMAX工具链开源项目推理硬件可移植性

MAX平台是一套集成的AI库、工具和技术，统一了分散的AI部署工作流。通过提供单一开发工具链，MAX显著缩短了创新产品的上市时间，同时具备完全编程能力、卓越的性能和顺畅的硬件兼容性。文档、代码示例和Jupyter笔记本等资源可帮助用户快速起步，并提供社区支持和交流。

awesome-deep-rl - 全面的深度强化学习资源库

Github基准测试开源库开源项目深度强化学习环境模拟竞赛

该项目汇集了深度强化学习领域的各类资源,包括主流库、基准测试结果、训练环境、竞赛信息和发展时间线。研究人员和开发者可以在此快速了解该领域的全貌,获取有价值的工具和信息。作为一个综合性资源库,它为深度强化学习的学习和研究提供了便利。

LightZero - 整合MCTS与深度强化学习的轻量级算法工具包

GithubLightZeroMCTS开源工具包开源项目强化学习算法基准测试

LightZero是一个开源算法工具包，整合了蒙特卡洛树搜索(MCTS)和深度强化学习(RL)。它支持AlphaZero、MuZero等多种基于MCTS的RL算法，提供详细文档和性能对比。该项目致力于标准化MCTS+RL算法，以促进相关研究和应用。LightZero的轻量级设计和易用性，有助于用户理解算法核心并进行算法间比较。

microagents - 动态生成和储存基于微服务的自我改进代理

AI自我改进GPT-4 TurboGithubMicroagentsPythonText-Embedding-Ada-002开源项目

Microagents是一个实验框架，通过动态生成基于微服务的自我改进代理来响应用户任务。这些代理经过验证后进行存储，能在多次对话中学习独立推测任务执行方法。此项目采用Python和OpenAI的GPT-4 Turbo构建，支持并行处理和预训练代理，提供命令行和Gradio为基础的两种用户界面，并通过SQLite进行持久化存储，增强了代理的记忆功能。目前已发布第一个版本v0.1.0，欢迎社区贡献。

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