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Unity-Technologies

Unity-Technologies/ml-agents

Toolkit de código abierto de Unity que permite usar juegos y simulaciones como entornos para entrenar agentes de IA mediante aprendizaje por refuerzo e imitación.

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¿Qué es?

ML-Agents es un toolkit de Unity Technologies que convierte escenas de Unity en entornos de entrenamiento para agentes inteligentes. Los desarrolladores agregan el Unity SDK a un juego o una escena personalizada, definen las observaciones, acciones y recompensas de los agentes, y entrenan su comportamiento con una capa de Python basada en PyTorch.

El toolkit incluye algoritmos de aprendizaje profundo por refuerzo como PPO, SAC y MA-POCA (para escenarios cooperativos y competitivos con varios agentes, además de self-play), y aprendizaje por imitación mediante behavioral cloning y GAIL. También admite aprendizaje por currículo, aleatorización del entorno y la ejecución simultánea de varias instancias de Unity. Los modelos entrenados se pueden ejecutar dentro de Unity con su Inference Engine.

Los usuarios de Python pueden controlar directamente los entornos de Unity o adaptarlos para usarlos como entornos de Gym o PettingZoo. El proyecto incluye más de 17 entornos de ejemplo y está dirigido tanto a desarrolladores de juegos que crean comportamientos para NPC o pruebas automatizadas como a investigadores que evalúan métodos de IA en Unity.

Funciones clave

  • 01Admite PPO, SAC, MA-POCA y self-play para entrenar agentes individuales o múltiples.
  • 02Ofrece behavioral cloning y GAIL para aprender a partir de demostraciones.
  • 03Incluye aprendizaje por currículo y aleatorización del entorno.
  • 04Ejecuta modelos entrenados de forma nativa en Unity mediante Inference Engine.
  • 05Permite usar los entornos de Unity como entornos de Gym y PettingZoo.
  • 06Incluye más de 17 entornos de Unity de ejemplo.

Casos de uso

  • Entrenar el comportamiento de NPC para escenarios de juego competitivos o con varios agentes.
  • Automatizar las pruebas de versiones de juegos mediante agentes entrenados.
  • Evaluar decisiones de diseño de juegos antes de su lanzamiento mediante partidas simuladas.
  • Investigar métodos de aprendizaje por refuerzo en una plataforma de simulación 3D o VR con gran variedad de posibilidades.

Temas

#reinforcement-learning#imitation-learning#unity#game-ai#multi-agent#pytorch#simulation#deep-learning#deep-reinforcement-learning#machine-learning

Preguntas frecuentes

¿Qué es ml-agents?
Toolkit de código abierto de Unity que permite usar juegos y simulaciones como entornos para entrenar agentes de IA mediante aprendizaje por refuerzo e imitación. ML-Agents es un toolkit de Unity Technologies que convierte escenas de Unity en entornos de entrenamiento para agentes inteligentes. Los desarrolladores agregan el Unity SDK a un juego o una escena personalizada, definen las observaciones, acciones y recompensas de los agentes, y entrenan su comportamiento con una capa de Python basada en PyTorch.
¿ml-agents es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
ml-agents es open source bajo la licencia Other. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿ml-agents sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de ml-agents fue el 13 oct 2026.
¿Para qué puedo usar ml-agents?
Entrenar el comportamiento de NPC para escenarios de juego competitivos o con varios agentes. Automatizar las pruebas de versiones de juegos mediante agentes entrenados. Evaluar decisiones de diseño de juegos antes de su lanzamiento mediante partidas simuladas. Investigar métodos de aprendizaje por refuerzo en una plataforma de simulación 3D o VR con gran variedad de posibilidades.
¿Dónde consigo ml-agents?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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