腾讯王者荣耀AI开放环境多智能体强化学习的终极实战平台【免费下载链接】hok_envHonor of Kings AI Open Environment of Tencent项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ho/hok_env王者荣耀AI开放环境HOK_ENV是腾讯AI Lab基于热门MOBA游戏《王者荣耀》打造的高质量强化学习研究平台。该环境为研究者和开发者提供了真实的游戏交互接口支持1v1单智能体和3v3多智能体两种竞技模式是探索复杂多智能体协作与竞争策略的理想实验场。核心功能与独特价值真实游戏数据驱动的AI训练环境HOK_ENV基于《王者荣耀》真实对战数据构建确保AI训练环境的真实性和可靠性。环境提供完整的游戏状态观测空间和动作空间支持研究者开发各类强化学习算法。王者荣耀AI环境中的1v1对战场景展示AI与游戏环境的深度交互双模式支持从单智能体到多智能体环境支持两种核心训练模式1v1单智能体模式适合基础算法验证和性能基准测试3v3多智能体模式支持复杂协同策略和团队协作研究技术架构优势HOK_ENV采用模块化设计包含完整的强化学习训练框架hok_env/ ├── aiarena/ # AI训练框架 ├── hok/ # 游戏环境SDK ├── rl_framework/ # 强化学习框架 └── process/ # 分布式训练组件三步快速部署指南第一步环境安装与配置通过简单的pip命令即可完成环境安装pip install hok或者从源码安装git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ho/hok_env cd hok_env/hok_env pip install -e .第二步游戏核心服务部署HOK_ENV需要Windows游戏核心服务支持可通过以下方式获取申请游戏核心许可证下载游戏核心文件配置环境变量王者荣耀AI环境的工程架构展示核心文件组织方式第三步环境验证测试运行基础测试脚本验证环境是否正常工作from hok.hok1v1.unit_test.test_env import run_test run_test()核心功能深度解析1v1单智能体环境使用import gym from hok import Hok1v1Env # 创建1v1对战环境 env Hok1v1Env() # 环境交互循环 state env.reset() for step in range(100): action env.action_space.sample() # 随机动作 state, reward, done, info env.step(action) if done: print(f对战结束总步数{step}) break env.close()3v3多智能体协同训练from hok.hok3v3.env import get_hok3v3 from hok.hok3v3.reward import RewardConfig # 初始化3v3环境 GC_SERVER_ADDR 127.0.0.1:23432 AI_SERVER_ADDR 127.0.0.1 reward_config RewardConfig.default_reward_config.copy() env get_hok3v3(GC_SERVER_ADDR, AI_SERVER_ADDR, reward_config) # 配置对战阵营 camp_config { mode: 3v3, heroes: [ [{hero_id: 190}, {hero_id: 173}, {hero_id: 117}], [{hero_id: 141}, {hero_id: 111}, {hero_id: 107}], ], } # 启动游戏 use_common_ai [True, False] env.reset(use_common_ai, camp_config, eval_modeTrue)丰富的英雄角色支持当前环境支持20个英雄角色包括英雄ID英雄名称英文名称132鲁班七号lubanqihao133米月miyue134李白libai135马可波罗makeboluo136狄仁杰direnjie137关羽guanyu138貂蝉diaochan139露娜luna140韩信hanxin141花木兰huamulan分布式集群训练方案完整训练架构HOK_ENV提供完整的分布式训练解决方案# 启动学习器节点 sh /aiarena/scripts/learner/start_learner.sh # 启动执行器节点 export ACTOR_NUM6 # 每个CPU核心一个执行器 export GAMECORE_SERVER_ADDRIP:23432 sh /aiarena/scripts/actor/start_actor.sh训练框架组件模型池Model Pool管理训练模型的存储和分发样本管理器Sample Manager处理训练数据的收集和处理预测器Predictor提供低延迟的模型推理服务监控系统Monitor实时监控训练状态和性能指标高级功能与实用工具回放分析系统HOK_ENV提供强大的回放分析工具支持对战过程的可视化分析王者荣耀AI环境的回放分析工具用于可视化AI对战表现自定义奖励配置支持灵活的奖励函数配置满足不同研究需求{ reward_money: 0.006, reward_exp: 0.006, reward_hp_point: 2.0, reward_ep_rate: 0.75, reward_kill: -0.6, reward_dead: -1.0, reward_tower_hp_point: 5.0, reward_last_hit: 0.5 }Docker容器化部署提供预构建的Docker镜像简化部署流程docker pull tencentailab/hok_env docker run -it --gpus all tencentailab/hok_env实际应用场景算法性能对比研究def evaluate_algorithm(env, agent, episodes50): total_rewards [] for ep in range(episodes): state env.reset() episode_reward 0 done False while not done: action agent.predict(state) state, reward, done, _ env.step(action) episode_reward reward total_rewards.append(episode_reward) return { mean_reward: np.mean(total_rewards), std_reward: np.std(total_rewards), max_reward: np.max(total_rewards), min_reward: np.min(total_rewards) }多智能体协同策略研究def multi_agent_training(env, agents, episodes1000): for episode in range(episodes): state env.reset() done False episode_rewards {agent_id: 0 for agent_id in agents} while not done: actions {} for agent_id, agent in agents.items(): actions[agent_id] agent.predict(state[agent_id]) next_state, rewards, done, info env.step(actions) # 更新智能体策略 for agent_id, agent in agents.items(): agent.update(state[agent_id], actions[agent_id], rewards[agent_id], next_state[agent_id], done) episode_rewards[agent_id] rewards[agent_id] state next_state # 记录训练进度 log_episode_stats(episode, episode_rewards)技术优势总结完整的生态系统HOK_ENV不仅提供游戏环境接口还包含完整的强化学习训练框架数据采集支持实时对战数据采集和回放分析模型训练提供分布式训练框架和模型管理工具评估验证内置多种评估指标和可视化工具部署上线支持训练模型的快速部署和在线服务研究价值与工业应用学术研究为多智能体强化学习提供高质量基准环境算法验证支持各类强化学习算法的性能对比工业应用为游戏AI开发提供完整的技术解决方案教学实践适合高校和研究机构的AI课程实践社区支持与持续更新活跃的开源社区和技术支持定期更新和维护丰富的文档和教程资源论文发表和学术交流支持结语腾讯王者荣耀AI开放环境凭借其真实的游戏数据、完善的功能模块和活跃的社区生态为强化学习研究提供了优质的实验平台。无论是学术研究还是工业应用都能在该环境中找到合适的解决方案。通过合理的目录组织和模块化设计HOK_ENV确保了代码的可维护性和扩展性为长期的技术演进奠定了坚实基础。对于希望深入探索多智能体强化学习、游戏AI开发或相关领域的研究者和开发者来说HOK_ENV是一个不容错过的宝贵资源。立即开始您的AI训练之旅探索智能体在复杂游戏环境中的无限可能【免费下载链接】hok_envHonor of Kings AI Open Environment of Tencent项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ho/hok_env创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
腾讯王者荣耀AI开放环境：多智能体强化学习的终极实战平台
腾讯王者荣耀AI开放环境多智能体强化学习的终极实战平台【免费下载链接】hok_envHonor of Kings AI Open Environment of Tencent项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ho/hok_env王者荣耀AI开放环境HOK_ENV是腾讯AI Lab基于热门MOBA游戏《王者荣耀》打造的高质量强化学习研究平台。该环境为研究者和开发者提供了真实的游戏交互接口支持1v1单智能体和3v3多智能体两种竞技模式是探索复杂多智能体协作与竞争策略的理想实验场。核心功能与独特价值真实游戏数据驱动的AI训练环境HOK_ENV基于《王者荣耀》真实对战数据构建确保AI训练环境的真实性和可靠性。环境提供完整的游戏状态观测空间和动作空间支持研究者开发各类强化学习算法。王者荣耀AI环境中的1v1对战场景展示AI与游戏环境的深度交互双模式支持从单智能体到多智能体环境支持两种核心训练模式1v1单智能体模式适合基础算法验证和性能基准测试3v3多智能体模式支持复杂协同策略和团队协作研究技术架构优势HOK_ENV采用模块化设计包含完整的强化学习训练框架hok_env/ ├── aiarena/ # AI训练框架 ├── hok/ # 游戏环境SDK ├── rl_framework/ # 强化学习框架 └── process/ # 分布式训练组件三步快速部署指南第一步环境安装与配置通过简单的pip命令即可完成环境安装pip install hok或者从源码安装git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ho/hok_env cd hok_env/hok_env pip install -e .第二步游戏核心服务部署HOK_ENV需要Windows游戏核心服务支持可通过以下方式获取申请游戏核心许可证下载游戏核心文件配置环境变量王者荣耀AI环境的工程架构展示核心文件组织方式第三步环境验证测试运行基础测试脚本验证环境是否正常工作from hok.hok1v1.unit_test.test_env import run_test run_test()核心功能深度解析1v1单智能体环境使用import gym from hok import Hok1v1Env # 创建1v1对战环境 env Hok1v1Env() # 环境交互循环 state env.reset() for step in range(100): action env.action_space.sample() # 随机动作 state, reward, done, info env.step(action) if done: print(f对战结束总步数{step}) break env.close()3v3多智能体协同训练from hok.hok3v3.env import get_hok3v3 from hok.hok3v3.reward import RewardConfig # 初始化3v3环境 GC_SERVER_ADDR 127.0.0.1:23432 AI_SERVER_ADDR 127.0.0.1 reward_config RewardConfig.default_reward_config.copy() env get_hok3v3(GC_SERVER_ADDR, AI_SERVER_ADDR, reward_config) # 配置对战阵营 camp_config { mode: 3v3, heroes: [ [{hero_id: 190}, {hero_id: 173}, {hero_id: 117}], [{hero_id: 141}, {hero_id: 111}, {hero_id: 107}], ], } # 启动游戏 use_common_ai [True, False] env.reset(use_common_ai, camp_config, eval_modeTrue)丰富的英雄角色支持当前环境支持20个英雄角色包括英雄ID英雄名称英文名称132鲁班七号lubanqihao133米月miyue134李白libai135马可波罗makeboluo136狄仁杰direnjie137关羽guanyu138貂蝉diaochan139露娜luna140韩信hanxin141花木兰huamulan分布式集群训练方案完整训练架构HOK_ENV提供完整的分布式训练解决方案# 启动学习器节点 sh /aiarena/scripts/learner/start_learner.sh # 启动执行器节点 export ACTOR_NUM6 # 每个CPU核心一个执行器 export GAMECORE_SERVER_ADDRIP:23432 sh /aiarena/scripts/actor/start_actor.sh训练框架组件模型池Model Pool管理训练模型的存储和分发样本管理器Sample Manager处理训练数据的收集和处理预测器Predictor提供低延迟的模型推理服务监控系统Monitor实时监控训练状态和性能指标高级功能与实用工具回放分析系统HOK_ENV提供强大的回放分析工具支持对战过程的可视化分析王者荣耀AI环境的回放分析工具用于可视化AI对战表现自定义奖励配置支持灵活的奖励函数配置满足不同研究需求{ reward_money: 0.006, reward_exp: 0.006, reward_hp_point: 2.0, reward_ep_rate: 0.75, reward_kill: -0.6, reward_dead: -1.0, reward_tower_hp_point: 5.0, reward_last_hit: 0.5 }Docker容器化部署提供预构建的Docker镜像简化部署流程docker pull tencentailab/hok_env docker run -it --gpus all tencentailab/hok_env实际应用场景算法性能对比研究def evaluate_algorithm(env, agent, episodes50): total_rewards [] for ep in range(episodes): state env.reset() episode_reward 0 done False while not done: action agent.predict(state) state, reward, done, _ env.step(action) episode_reward reward total_rewards.append(episode_reward) return { mean_reward: np.mean(total_rewards), std_reward: np.std(total_rewards), max_reward: np.max(total_rewards), min_reward: np.min(total_rewards) }多智能体协同策略研究def multi_agent_training(env, agents, episodes1000): for episode in range(episodes): state env.reset() done False episode_rewards {agent_id: 0 for agent_id in agents} while not done: actions {} for agent_id, agent in agents.items(): actions[agent_id] agent.predict(state[agent_id]) next_state, rewards, done, info env.step(actions) # 更新智能体策略 for agent_id, agent in agents.items(): agent.update(state[agent_id], actions[agent_id], rewards[agent_id], next_state[agent_id], done) episode_rewards[agent_id] rewards[agent_id] state next_state # 记录训练进度 log_episode_stats(episode, episode_rewards)技术优势总结完整的生态系统HOK_ENV不仅提供游戏环境接口还包含完整的强化学习训练框架数据采集支持实时对战数据采集和回放分析模型训练提供分布式训练框架和模型管理工具评估验证内置多种评估指标和可视化工具部署上线支持训练模型的快速部署和在线服务研究价值与工业应用学术研究为多智能体强化学习提供高质量基准环境算法验证支持各类强化学习算法的性能对比工业应用为游戏AI开发提供完整的技术解决方案教学实践适合高校和研究机构的AI课程实践社区支持与持续更新活跃的开源社区和技术支持定期更新和维护丰富的文档和教程资源论文发表和学术交流支持结语腾讯王者荣耀AI开放环境凭借其真实的游戏数据、完善的功能模块和活跃的社区生态为强化学习研究提供了优质的实验平台。无论是学术研究还是工业应用都能在该环境中找到合适的解决方案。通过合理的目录组织和模块化设计HOK_ENV确保了代码的可维护性和扩展性为长期的技术演进奠定了坚实基础。对于希望深入探索多智能体强化学习、游戏AI开发或相关领域的研究者和开发者来说HOK_ENV是一个不容错过的宝贵资源。立即开始您的AI训练之旅探索智能体在复杂游戏环境中的无限可能【免费下载链接】hok_envHonor of Kings AI Open Environment of Tencent项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ho/hok_env创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
