Мультиагентные системы (Multi-Agent Systems, MAS) становятся всё более востребованными во многих направлениях искусственного интеллекта: от моделирования сложных социальных взаимодействий до тренировки кооперативных и конкурентных агентов в симуляциях. Одним из наиболее удобных инструментов для разработки и обучения таких агентов является платформа Unity в связке с пакетом ML-Agents. Этот фреймворк сочетает визуальные и физические возможности игрового движка Unity с мощью машинного обучения, предоставляя разработчику гибкий и интуитивный инструмент для создания сложных сред, поддерживающих как одиночные, так и мультиагентные сценарии.
Создание среды начинается с разработки сцены в Unity — трехмерного пространства, в котором будут находиться и взаимодействовать агенты. Каждый агент в такой системе — это не просто игровая сущность, а полноценный участник, оснащённый наблюдением, возможностью принимать действия и получать награды. В Unity для каждого такого объекта создается префаб (prefab), к которому прикрепляются необходимые компоненты: коллайдеры, физика, сенсоры, а также специальный скрипт, унаследованный от базового класса Agent, предоставленного ML-Agents.
При проектировании мультиагентной среды важно учитывать, что все агенты в ней могут взаимодействовать друг с другом напрямую или косвенно. Например, если речь идет о кооперативной задаче — сборе ресурсов, — поведение одного агента должно учитывать расположение и действия других агентов, даже если каждый из них обучается автономно. Для этого Unity предоставляет встроенные средства обнаружения других объектов — через физические сенсоры, raycast-лучи или камеры, подключённые к нейросети. Информация, получаемая агентом, может быть как векторной (числовой), так и визуальной (например, изображение с камеры), и должна подаваться в качестве входных данных в модель обучения.
Один из первых шагов при создании среды — это настройка Academy. В Unity ML-Agents Academy — это центральный компонент, который управляет процессом обучения: запуском эпизодов, настройкой параметров среды, синхронизацией всех агентов. При мультиагентных сценариях Academy отвечает за то, чтобы все агенты начинали эпизод одновременно и могли адекватно воспринимать изменения в окружении. Часто здесь задаются правила завершения эпизода: например, когда все агенты достигли цели или прошёл лимит времени. Важно, чтобы условия завершения эпизода не зависели исключительно от действий одного агента, иначе обучение может становиться нестабильным и несбалансированным.
В коде агента реализуется несколько ключевых методов: Initialize, CollectObservations, OnActionReceived и Heuristic. Первый используется для первоначальной настройки агента, второй — для сбора данных об окружающей среде. В OnActionReceived реализуется логика применения действий, полученных от модели — перемещение, взаимодействие, выбор стратегии. Метод Heuristic нужен для ручного управления агентом, например, с клавиатуры — это полезно при тестировании среды или создании демо-данных для обучения с имитацией (imitation learning).
Механизм наград (reward function) — важнейший элемент мультиагентной среды. Он определяет, какое поведение считается желательным и какие действия следует поощрять. В кооперативной среде все агенты могут получать общую награду за достижение совместной цели, в конкурентной — награды могут быть противоположными. Важно сохранять баланс: если награды слишком редкие или непредсказуемые, обучение может не сойтись. Часто используют плотные (dense) награды, чтобы постепенно направлять поведение агента в нужное русло. Например, можно давать небольшое положительное значение за приближение к цели и отрицательное — за столкновения или бездействие.
Для запуска обучения используется конфигурационный файл в формате YAML, где указываются параметры модели: архитектура нейросети, гиперпараметры обучения (learning rate, batch size, buffer size), тип поведения (Discrete, Continuous), количество агентов и прочее. При мультиагентной тренировке можно использовать как одну общую модель на всех агентов, так и отдельные модели — в зависимости от того, симметрична ли среда. Например, если все агенты одинаковы по функциям и условиям, имеет смысл обучать их на одной общей политике. Это ускоряет процесс и улучшает обобщение. В асимметричных задачах, где у каждого агента уникальная роль или цель, лучше использовать независимые политики.
Unity ML-Agents поддерживает также использование самописных наград, комплексных условий завершения эпизодов, динамически меняющихся целей, а также механизмы коммуникации между агентами. Последние особенно актуальны для мультиагентных сред: агенты могут передавать друг другу сообщения, сигналы или признаки, что позволяет реализовывать кооперативные стратегии. Такие коммуникации можно делать как напрямую (через методы передачи информации в скриптах), так и с помощью обучения — то есть агенты сами учатся, когда и какую информацию передавать, чтобы максимизировать совместную награду.
Отдельное внимание заслуживает визуализация процесса обучения. Unity предоставляет мощный инструмент — Behavior Parameters и TensorBoard-интеграцию, благодаря которым можно наблюдать, как меняется поведение агентов по мере тренировок, как улучшаются их траектории, как уменьшается число столкновений или ошибок. Это даёт ценную информацию для отладки среды и настройки гиперпараметров.
При создании мультиагентной среды важно уделять внимание синхронизации — все агенты должны иметь равные условия старта, а среда — быть достаточно сложной, но не хаотичной. В простых задачах агенты могут быстро переобучаться или находить нестабильные стратегии, которые не обобщаются. Поэтому вводят элементы случайности в расположение целей, стартовых позиций, динамику окружения. Это делает обучение более универсальным и устойчивым.
Таким образом, Unity ML-Agents предоставляет мощный и гибкий фреймворк для создания мультиагентных сред, позволяющий моделировать как кооперативные, так и конкурентные сценарии, использовать визуальные и числовые наблюдения, проектировать сложные наградные механизмы и реализовывать полноценное обучение с подкреплением. Его использование значительно ускоряет процесс разработки, визуализации и анализа поведения агентов, а также даёт возможность легко масштабировать эксперименты от простых двумерных задач до сложных трёхмерных симуляций. В сочетании с возможностями глубокого обучения, Unity становится удобной платформой не только для академических исследований, но и для коммерческой разработки ИИ в реальных приложениях.