【强化学习】Unity ML-Agents框架

已于 2025-07-23 11:29:11 修改
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分类专栏： # 机器学习 文章标签： unity 游戏引擎 机器学习 人工智能 深度学习 学习
于 2025-01-22 09:07:51 首次发布
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目录

一、Unity ML-Agents简介

二、安装与配置

三、基础使用

四、关键技术点

五、进阶技巧与案例分析

六、学习资源

七、常见问题与解决方案

八、实战项目与案例研究

九、未来展望与发展趋势

十、结语

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Unity中的机器学习ML-Agents
L的博客
10-08 4297
一：介绍 二：搭建环境 ——升级Python版本 因为mac自带的是python2.7.X的版本， 查看当前python版本：python -V ——搭建Python环境 安装Anconda：https://www.anaconda.com/products/individual
Unity ml-agents 源码分析 基础算法(1)
zhhispig的专栏
04-08 1357
###预备知识 本文章基于ml-agents v0.7版本，因为都是阅览版，若读者使用更其他版本肯定有较大不同之处。 再看本文之前希望先对ml-agents有一个初步的认识，将项目运行起来尝试一下。 1.这里可以参考 浪尖儿大神的文章 2.除了 浪尖儿推荐的几个视频外，我还推荐李毅宏的https://www.bilibili.com/video/av24724071已经包含了ml agents所要...
Unity ML-Agents: 革新游戏AI开发的开源工具包
helloaiworld的博客
10-09 1042
Unity ML-Agents为游戏开发者和AI研究人员提供了一个强大而灵活的工具,使他们能够轻松地在Unity环境中实现和训练智能代理。通过结合Unity的强大图形功能和最先进的机器学习算法,ML-Agents正在推动游戏AI的发展,为创造更智能、更有趣的游戏体验铺平道路。无论您是游戏开发者、AI研究人员还是对机器学习感兴趣的学生,ML-Agents都为您提供了一个绝佳的平台来探索和实现智能行为。
Unity ML-Agents实战指南：构建多技能游戏AI训练系统
最新发布
m0_72958694的博客
05-12 575
在《赛博朋克2077》的动态NPC系统到《Dota 2》OpenAI Five的突破性表现中，强化学习正在重塑游戏AI边界。本文将通过Unity ML-Agents框架，结合PPO算法与课程学习技术，构建具备多任务处理能力的智能体。我们将实现一个3D环境下的综合训练系统，涵盖环境搭建、算法调优、课程编排到评估工具开发的全流程。
Unity的机器学习工具包ML-Agents
Peter的博客
12-02 3134
Github下载链接：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agentsML-Agents是游戏引擎Unity3D中的一个插件，也就是说，这个软件的主业是用来开发游戏的，实际上，它也是市面上用得最多的游戏引擎之一。而在几年前随着人工智能的兴起，强化学习算法的不断改进，使得越来越多的强化学习环境被开发出来，例如总所周知的OpenAI的Gym，同时还有许多实验室都采用的星际争霸2环境来进行多智能体强化学习的研究。
Unity之ml-agents（一）：环境配置及初步使用
gls_nuaa的博客
02-15 6396
  ml-agents是Unity官方专门用来提供强化学习的工具包，关于ml-agents的介绍不是本文的重点。相比于其他的工具包只需要在package manager中导入，ml-agents需要进行一下简单的配置。这篇文章就对于配置过程及过程中可能遇到的一些问题给予解答。   Unity开源网址：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents   ml-agents的配置有CPU版和GPU版，因为目前GPU并没有提供太多的增益。本篇文章就介绍CPU的配置了
ML-Agents与python的Low Level API通信
小星AI
04-18 1811
用自己的python算法训练Unity人工智能
Unity-ML-Agents--Learning-Environment-Design-Agents.md-代码解读(2)
aaaccc444的博客
04-24 1478
Unity-ML-Agents--Learning-Environment-Design-Agents.md-代码解读(2) 1.Normalization 2.Continuous Actions 3.Discrete Actions 4.Masking Discrete Actions 5.Rewards 6.Agent Properties 7.Defining Multi-agent Scenarios
Unity-ML-Agents安装
aaaccc444的博客
04-19 4085
Unity-ML-Agents安装 1.下载ML-Agents 2.下载Anaconda 3.虚拟环境 4. 安装cuda和cudnn
配置Unity-ml-agents
Nicho_的博客
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https://connect.unity.com/p/unity-ml-agents-huan-jing-da-jian-zhi-nan 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。 新的改变 我们对Markdown编辑器进行了一些功能...
Unity使用ml-agents快速实现一个强化学习demo
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Unity使用ml-agents实现强化学习demo
[UNITY]ML-Agents机器学习虚拟环境搭建（无需下载anaconda）
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1.为什么要搭建虚拟环境？ 虚拟环境将Python项目的所有依赖项与其它项目的依赖项分开，可以使项目的依赖关系变得更加容易，不会污染你其它的Python环境。 而且能通过快速启动新环境并验证其和项目之间的兼容性，也可以测试不同库版本的环境，适合开发者使用。 2.准备(可参考) Unity2019.4.4f1 Python 3.7.6 3.搭建过程 安装Pip 打开cmd,输入命令 ...
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前言： 由于项目需要，需要了解U3D的ML-Agents插件。预期目的有几点： ML-Agents的大致框架 各个部分的具体实现细节 在开始研究前，首先我要搭建实验环境，之后运行官方案例。 大致框架： ML-Agents是一个Unity3D的插件，其包含3个高级组件：学习环境，External Communicator，Python API。 学习环境：就是代理存在，并生活的地方。它可以...
【Unity】机器学习ML-Agents术语
m0_38108745的博客
04-11 605
翻译自官方文档，转载请注明出处。Academy - Unity组件，用来控制训练场景的时间设定、场景重置和训练/推理设置。Action -环境中的代理(Agent)执行决策(Decision)的行为。Agent - 在训练场景中执行观察(Observation)和行动(Action)的Unity组件，代理的行动由与之相连的大脑(Brain)做出的决策驱动。Brain - 给和大脑连接的代理作出决策...
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### 关于 Unity ML-Agents 的教程和学习资源 Unity ML-Agents 是一种强大的工具，允许开发者通过强化学习技术创建复杂的虚拟环境并训练智能体。以下是有关 Unity ML-Agents 学习资源的一些推荐： #### 官方文档与入门指南 官方提供了详尽的文档来帮助初学者了解如何设置开发环境以及构建第一个项目[^1]。这些资料涵盖了从安装到运行基本示例的所有必要步骤。 #### 教程视频系列 YouTube 上有许多高质量的教学视频专注于讲解 Unity ML-Agents 的具体功能及其应用案例。例如，“Getting Started with Unity Machine Learning Agents Tutorial” 这一播放列表逐步引导用户熟悉 API 使用方法，并展示实际操作过程中的技巧。 #### GitHub 示例代码库 访问 Unity 提供的开源仓库可以获取大量实用的例子程序，这对于理解理论概念背后的实现细节非常有帮助。每一个样例都附带详细的说明文件以便快速上手。 ```python import mlagents.envs from mlagents_envs.environment import UnityEnvironment env = UnityEnvironment(file_name=None) # For editor use case. brain_names = env.brain_names # Get all brain names in environment. default_brain = env.brains[brain_names[0]] ``` 上述片段展示了初始化 unity 环境的一个简单例子，更多复杂场景下的编码实践可参照官方给出的标准模板。 #### 社区论坛交流平台 加入 Reddit 或 Stack Overflow 中的相关话题讨论组可以获得来自全球范围内的技术支持与经验分享。这里不仅是解决问题的好地方，也是保持对该领域最新动态关注的有效途径之一[^2]。 #### 经典论文回顾 对于希望深入研究原理层面的朋友来说，《Evolving Large-Scale Neural Networks for Vision-Based Reinforcement Learning》 和《Playing Atari With Deep Reinforcement Learning》两篇文献值得细读。它们奠定了现代深度强化学习的基础框架结构[^3]。 #### 基础理论补充阅读材料 如果发现某些知识点难以掌握，则可以通过查阅早期关于增强型学习的经典文章来进行巩固复习。“Steps Toward Artificial Intelligence”探讨了奖励分配难题；而“Ian H. Witten”的工作则首次提出了时间差分法(TD-learning)，这些都是构成当前算法体系的重要组成部分[^4]。 ---
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