عن المشروع

Unity Machine Learning Agents Toolkit (ML-Agents) هو مشروع مفتوح المصدر من Unity Technologies يربط بين تطوير الألعاب والبحث في الذكاء الاصطناعي. يوفر منصة مرنة حيث تعمل الألعاب والمحاكاة كبيئات تدريب للوكلاء الأذكياء، باستخدام التعلم المعزز العميق، والتعلم بالمحاكاة، والتطور العصبي، وطرق أخرى. تشمل القدرات الرئيسية دعم سيناريوهات الوكيل الفردي، والتعاوني متعدد الوكلاء، والتنافسي متعدد الوكلاء من خلال عدة خوارزميات تعلم معزز عميق مثل PPO وSAC وMA-POCA واللعب الذاتي. للتعلم بالمحاكاة، يقدم الاستنساخ السلوكي (BC) والتعلم بالمحاكاة التوليدي التنافسي (GAIL). تأتي الأداة مع أكثر من 17 بيئة Unity مثالًا وSDK مرن يمكن دمجه في الألعاب الحالية أو المشاهد المخصصة. تسمح واجهة برمجة تطبيقات Python للباحثين بتدريب الوكلاء باستخدام التعلم المعزز أو التعلم بالمحاكاة أو أي طريقة مخصصة. يمكن نشر الوكلاء المدربين لأغراض متعددة بما في ذلك التحكم في سلوك الشخصيات غير القابلة للعب في إعدادات متعددة الوكلاء وعدائية، والاختبار الآلي لبناءات الألعاب، وتقييم قرارات تصميم الألعاب قبل الإصدار. تدعم الأداة أيضًا سيناريوهات التعلم المنهجي، والعشوائية البيئية لتدريب قوي للوكلاء، واتخاذ القرار عند الطلب، وعدة مثيلات Unity متزامنة للتدريب الموازي. يستخدم ML-Agents Toolkit محرك الاستدلال الخاص بـ Unity لدعم عبر المنصات الأصلي ويوفر واجهات برمجة تطبيقات لتغليف بيئات تعلم Unity كبيئات gym أو PettingZoo. يمكن إضافة خوارزميات ومكونات تدريب مخصصة من خلال نظام إضافات. المشروع مرخص بموجب Apache 2.0 وهو موثق لـ Unity 2020.1 والإصدارات الأحدث. يتضمن الإصدار الأخير (الإصدار 23، أغسطس 2025) حزمة Python الإصدار 1.1.0 وحزمة Unity الإصدار 4.0.0.