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ML-Agents

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Unity机器学习代理（ML-Agents）是一个开源工具包，使开发者能够创建环境，让AI代理通过强化学习技术学习复杂行为，理想用于创建真实的NPC行为和模拟。

该框架弥合了机器学习与游戏开发之间的差距，通过提供一个与Unity引擎通信的Python API，使开发者能够使用现代强化学习算法训练智能代理，而无需广泛的AI专业知识。

ML-Agents支持多种学习方法，包括模仿学习（从示范中学习）、课程学习（逐步增加任务难度）和多代理训练（多个实体之间的竞争或合作行为）。典型应用包括训练具有真实行为的NPC，优化角色控制器，开发自动驾驶车辆，创建自适应游戏难度系统，以及为工业模拟构建智能代理。

该工具包的灵活性使开发者能够从头开始使用自定义奖励系统训练代理，或将预训练的神经网络直接集成到他们的应用程序中。作为一个开源项目，ML-Agents受益于持续的社区贡献，这些贡献扩展了其功能，同时保持了对不同经验水平开发者的可访问性。