Unity ML-Agents

利用 Unity 强大的渲染和物理引擎，构建复杂、美观的强化学习环境。

游戏级渲染

依托 Unity 引擎，可以创建视觉效果极佳的仿真环境，甚至可以直接训练游戏 AI。

所见即所得

通过 Unity Editor 可视化地搭建场景，拖拽物体，设置属性，极大降低了环境构建门槛。

Python 接口

提供 Python API (mlagents-learn)，可与 PyTorch 等框架无缝对接。

安装与使用

你需要先安装 Unity Hub 和 Unity Editor，然后安装 Python 包。

install.sh
# 安装 mlagents Python 包
pip install mlagents

# 验证安装
mlagents-learn --help

连接环境 Demo

connect_unity.py
from mlagents_envs.environment import UnityEnvironment
from mlagents_envs.side_channel.engine_configuration_channel import EngineConfigurationChannel

# 1. 配置通道 (例如设置时间尺度)
channel = EngineConfigurationChannel()

# 2. 连接到 Unity 环境 (确保 Unity Editor 已点击 Play 或提供了构建的包路径)
# file_name=None 表示连接到编辑器
env = UnityEnvironment(file_name=None, side_channels=[channel])

# 3. 重置环境
env.reset()
behavior_name = list(env.behavior_specs)[0]

print(f"Connected to Unity Environment: {behavior_name}")

# 4. 获取观测并采取动作
for episode in range(10):
    decision_steps, terminal_steps = env.get_steps(behavior_name)
    # ... 你的智能体逻辑 ...
    env.step()

env.close()
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