ML-Agents开源项目 – Unity官方开源AI训练工具包

ML-Agents是Unity官方开源的一个AI训练工具包，专门用于在3D环境中训练智能体。它支持强化学习、模仿学习等多种机器学习方法，能够在机器人控制任务中显著提升训练效率，较传统方案提升4倍。ML-Agents提供了灵活且可扩展的训练环境，支持多种机器学习框架（如TensorFlow和PyTorch），并集成了可视化工具以分析智能体行为与性能。

ML-Agents的特点:

1. 虚实融合训练：Unity引擎实时渲染物理环境
2. 课程学习系统：自动调整训练难度提升收敛速度
3. 多智能体协作：支持百个智能体协同训练
4. 支持强化学习、模仿学习等多种机器学习方法
5. 提供预构建环境，便于实验与测试
6. 与Unity无缝集成，轻松创建自定义环境
7. 支持多种机器学习框架，如TensorFlow和PyTorch
8. 提供可视化工具，分析智能体行为与性能

ML-Agents的功能:

1. 游戏NPC行为优化
2. 工业机器人动作学习
3. 自动驾驶模拟训练
4. 在模拟环境中训练智能体执行复杂任务
5. 开发与测试强化学习算法
6. 为特定研究或应用需求创建自定义环境
7. 将训练好的智能体集成到Unity游戏或模拟中
8. 使用模仿学习基于人类或专家示范训练智能体
9. 在受控环境中进行人工智能与机器学习研究

相关导航

AutoAgents开源项目 – 基于LLM的智能体自动生成框架

多智能体自动生成框架，基于LLM的自动智能体生成的实验性开源应用，由LLM驱动，自主生成多智能体以实现设定的目标。

Cosmos-Transfer1开源 – NVIDIA开发的虚拟世界生成AI模型

Cosmos-Transfer1是NVIDIA Cosmos世界基础模型系列中的一员，专注于通过多模态输入生成高度可控的虚拟世界，主要用于机器人和自动驾驶车辆的Sim2Real（从模拟到现实）训练。该模型支持多种输入模式如分割图、深度图、LiDAR扫描等，并具备自适应空间控制和4K视频上采样功能，参数规模为7B，适配80GB H100硬件。

MetaGPT-创新的元编程框架

是一种创新的元编程框架，将高效的人类工作流整合到基于的多智能体协作中。它将标准操作程序（SOPs）编码成提示序列，以实现更流畅的工作流程，使具有类似人类领域专业知识的代理能够验证结果并减少错误。

OWL开源项目 – 多智能体协作的优化框架

OWL（Optimized Workforce Learning）是一个基于 CAMEL-AI 框架构建的多智能体协作工具，旨在通过多代理交互完成复杂的现实任务，并在 GAIA 基准测试中排名第一。它支持多模态处理、浏览器操作、文件解析、代码执行等功能，并包含丰富的工具包，满足各类特定任务需求。

ChatDev开源项目 – 多智能体协作的虚拟软件公司

ChatDev 是一个基于多智能体组织结构的虚拟软件公司，通过模拟不同角色（如首席执行官、首席技术官、程序员、测试员等）的智能体进行协作，完成从需求分析到代码交付的全流程自动化。它支持自然语言的定制软件创建，通过功能研讨会促进任务分配和协作，涵盖设计、编码、测试和文档等多个环节。ChatDev 提供了一个易于使用、高度可定制和可扩展的框架，基于语言大模型（LLM）为研究集体智能提供理想的场景。

OpenAI Agents SDK开源项目 – 简化AI智能体开发的Python框架

OpenAI Agents SDK 是一个轻量级但功能强大的框架，专为构建多智能体工作流程而设计。它通过简化单智能体及多智能体系统的开发流程，帮助开发者快速构建AI智能体应用。该框架支持智能体配置、交接、防护机制、追踪和可视化功能，适用于客户支持自动化、多步骤研究、内容生成、代码审查和销售潜在客户挖掘等实际应用。

Agent Zero开源项目 – 个性化有机AI助手框架

Agent Zero 是一个基于 Python 的开源 AI 框架，旨在提供高度个性化、可定制和可扩展的个人智能助理体验。它通过动态学习和有机增长来适应用户需求，支持多智能体协作，并允许用户通过系统提示来定义和调整 Agent 的行为。其核心特性包括通用助手功能、计算机作为工具、多 Agent 协作、完全可定制和扩展、以及强调沟通的交互式体验。Agent Zero 可用于自动化任务、生成文本、数据分析和研究等场景。

Gorilla-超越GPT官网 – 4的API调用模型

Gorilla是一个基于LLaMA的模型，专为API调用而微调，性能超过GPT-4，由伯克利大学出品。它支持多种服务的对接，适用于机械臂和机器人控制，具备强大的调用能力。

OmniIsaacGymEnvs-DofbotReacher开源项目 – 仿真到现实的机器人控制环境

OmniIsaacGymEnvs-DofbotReacher是基于Omniverse Isaac Gym/Sim的强化学习环境，专为Dofbot机器人设计。它提供了一个从仿真到真实世界的桥梁，支持在仿真环境中开发和测试强化学习算法，并能够将这些算法无缝应用到真实世界的Dofbot机器人控制中。该项目适用于机器人控制、强化学习研究以及Sim2Real技术的研究，同时也支持多机器人协同控制和教育科研项目中的实验。

Oliva Multi-Agent Assistant开源项目 – 开源语音RAG助手

Oliva 是一款开源语音 RAG 助手，能够通过自然语音实现对 Qdrant 向量数据库的实时搜索。它由 Deluxer 团队开发，集成了 Deepgram（语音转文本）和 LiveKit（实时语音通信），支持多智能体协作和语义搜索。Oliva 适用于知识库搜索、智能客服、语音驱动 AI 应用等场景，旨在提升 AI 交互的自然性和效率。

MobileAgent开源项目 – 强大的移动设备操作助手

MobileAgent 是一个开源的移动设备操作助手家族，旨在通过多智能体协作和多模态交互，实现移动设备操作的自动化和效率提升。项目包含多个版本，如 PC-Agent、Mobile-Agent-E、Mobile-Agent-v3、Mobile-Agent-v2 和 Mobile-Agent，每个版本针对不同的使用场景和平台进行了优化。MobileAgent 能够理解用户意图，将复杂任务分解为可执行的操作，并通过视觉感知、任务规划和操作执行等功能，提升用户在移动设备上的操作体验。

Agentic Story Book Workflow开源项目 – 智能体间对话与绘本创作框架

一个基于 AutoGen 的框架，用于组装智能体之间的对话和绘本创作，旨在实现多智能体的协同工作。该项目通过集成先进的语言模型和图像生成工具，简化了绘本的创作过程，提升了智能体之间的互动效率。

iRe-VLA Framework论文 – 提升机器人控制任务的VLA模型

iRe-VLA Framework 是一个通过在线强化学习（RL）和监督学习（SL）迭代来提升视觉-语言-行动模型（VLA）在机器人控制任务中性能和泛化能力的框架。它兼顾了训练稳定性和计算效率，在多个模拟和真实世界基准测试中表现优异，如MetaWorld、FrankaKitchen和真实世界Panda操作任务。

MuJoCo开源项目 – 高性能物理引擎，助力多领域开发

MuJoCo是一个高性能物理引擎，专注于机器人、生物学、图形动画和机器学习等领域，旨在帮助开发者提升产品开发体验。它提供了高效的物理模拟和丰富的API，支持多种机器人和生物体模型，适合进行各种复杂的物理仿真任务。

machina开源项目 – 基于PyTorch的深度强化学习框架

machina是一个基于PyTorch构建的深度强化学习框架，旨在简化和加速深度强化学习算法的研究和开发。它提供了多种深度强化学习算法的支持，并具备高效的并行计算能力。框架采用模块化设计，便于扩展和定制，同时提供了丰富的文档和示例代码，帮助用户快速上手和深入理解强化学习原理。