MAgent
MAgent 是一个专为多智能体强化学习（MARL）设计的开源研究平台。与传统平台仅关注单个或少量智能体不同，MAgent 的核心突破在于能够支持从数百到数百万量级的大规模智能体协同训练与仿真，有效解决了现有工具在处理超大规模群体智能时面临的扩展性瓶颈。
该平台特别适合人工智能研究人员、算法工程师以及对群体智能感兴趣的高校师生使用。用户既可以基于规则编写算法，也能结合 TensorFlow 或 MXNet 等深度学习框架开发复杂模型。MAgent 内置了追捕、聚集和战斗等多种经典场景示例，并提供了参数共享 DQN、DRQN 及 A2C 等基线算法实现，帮助用户快速验证想法。其独特的技术亮点在于高效的底层架构，能够在普通显卡上支撑海量智能体的并行交互，为研究人工集体智能提供了坚实的实验基础。
需要注意的是，原项目目前已停止维护，官方建议有需求的用户转向其继任版本 MAgent2，以获得更好的安装体验和持续的技术支持。无论是探索群体协作机制，还是测试大规模分布式策略，MAgent 都是一个极具价值的入门与科研工具。
使用场景
某智慧城市研究团队正在开发大规模无人机集群的协同交通疏导系统，需要模拟成千上万个智能体在复杂路况下的实时协作。
没有 MAgent 时
- 规模瓶颈严重：传统强化学习平台仅支持单代理或少量代理，一旦智能体数量超过几百个，仿真环境立即崩溃或计算延迟极高，无法模拟真实的城市级无人机规模。
- 协作逻辑难以涌现：由于缺乏专门的多智能体交互机制，开发者只能硬编码规则让无人机避障，导致群体无法自发形成高效的“蜂群”疏导策略，拥堵缓解效果差。
- 算法验证成本高：每次测试新的协同算法都需要重写底层通信和渲染模块，且无法复用现有的深度强化学习基线（如 DQN、A2C），研发周期长达数月。
使用 MAgent 后
- 百万级规模支撑：MAgent 专为大规模设计，轻松支撑从数百到数百万智能体的并行训练与推理，完美复现了城市上空千架无人机同时调度的宏大场景。
- 集体智能自然涌现：利用其内置的多智能体强化学习环境，无人机集群通过自我博弈学会了复杂的包围、分流和接力引导策略，无需人工预设具体动作规则。
- 开箱即用的基线算法：直接调用 MAgent 集成的参数共享 DQN 和 A2C 等算法模板，团队将原本数月的算法验证工作缩短至几天内完成，并快速迭代出最优模型。
MAgent 通过突破智能体数量上限并提供标准化的多智能体训练环境，让研究者能够从微观的单点控制跨越到宏观的集体智能涌现研究。
运行环境要求
- Linux
- macOS
非运行必需，但训练示例建议在 NVIDIA GTX1080-Ti 或同等显卡上运行（显存不足时可调整 batch_size）
未说明（提及若发生内存溢出错误需减小 infer_batch_size）
快速开始
该项目已不再维护
请参阅 https://github.com/Farama-Foundation/MAgent2，这是一个可使用 pip 安装的、仍在维护的本项目的分支。
MAgent
MAgent 是一个用于多智能体强化学习的研究平台。与以往专注于单智能体或少数几个智能体强化学习研究的平台不同，MAgent 的目标是支持从数百个智能体扩展到数百万个智能体的强化学习研究。
- AAAI 2018 演示论文：MAgent：一个人工群体智能的多智能体强化学习平台
- 观看 我们的演示视频，了解一些有趣的案例展示。
- 以下是战斗场景的两个即时演示。
系统要求
MAgent 支持运行 Python 2.7 或 Python 3 的 Linux 和 OS X 系统。 我们不对您的智能体结构做任何假设。 您可以编写基于规则的算法，也可以使用深度学习框架。
在 Linux 上安装
git clone git@github.com:geek-ai/MAgent.git
cd MAgent
sudo apt-get install cmake libboost-system-dev libjsoncpp-dev libwebsocketpp-dev
bash build.sh
export PYTHONPATH=$(pwd)/python:$PYTHONPATH
在 OS X 上安装
注意：使用 Homebrew 安装 websocketpp 存在问题，请参考 #17
git clone git@github.com:geek-ai/MAgent.git
cd MAgent
brew install cmake llvm boost@1.55
brew install jsoncpp argp-standalone
brew tap david-icracked/homebrew-websocketpp
brew install --HEAD david-icracked/websocketpp/websocketpp
brew link --force boost@1.55
bash build.sh
export PYTHONPATH=$(pwd)/python:$PYTHONPATH
文档
示例
以下任务的训练时间在 GTX1080-Ti 显卡上约为 1 天。 如果出现内存不足错误，可以在模型中将 infer_batch_size 调小。
注意：您应在本仓库的根目录下运行以下示例，不要进入 examples/ 目录。
训练
上面视频中展示的三个示例。 每 10 轮会保存一次视频文件，您可以使用 render 功能观看这些视频。
追逐
python examples/train_pursuit.py --train收集
python examples/train_gather.py --train战斗
python examples/train_battle.py --train
游戏
一个与战斗智能体互动的游戏。您将扮演一名将军，指挥您的士兵。
- 战斗游戏
python examples/show_battle_game.py
基线算法
基线算法包括参数共享的 DQN、DRQN 和 A2C，它们分别用 TensorFlow 和 MXNet 实现。 在我们的大规模共享和网格世界环境中，DQN 表现最佳。
致谢
非常感谢 Tianqi Chen 提供的宝贵建议。
常见问题
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