强化学习仿真通过 unity 可以获取不错的可视化效果，依托游戏引擎也可以更真实的反映物理逻辑。套件官方描述如下：Unity 机器学习代理工具包（ML-Agents）是一个开源项目，可让游戏和模拟环境成为训练智能代理的平台。我们提供了基于 PyTorch 的前沿算法实现，使游戏开发者和爱好者能够轻松为 2D、3D 以及 VR/AR 游戏训练智能代理。研究人员也可以使用提供的简单易用的 Python API，通过强化学习、模仿学习、神经进化或其他方法来训练代理。这些训练好的代理可用于多种用途，包括控制 NPC 行为（在多智能体或对抗性等多种场景中）、自动化测试游戏版本，以及在发布前评估不同的游戏设计决策。ML-Agents 工具包对游戏开发者和人工智能研究者都具有互利意义，它提供了一个统一平台，使人工智能领域的进展能够在 Unity 丰富的环境中进行验证，并向更广泛的研究和游戏开发社区开放共享。参考链接：ml-agents-release_23_tag下载地址ML-Agents and Anaconda setup本文将展示安装过程和注意事项：1、搭建conda 环境：ml-agents-release_23_tag对应的python 版本是3.10.1-3.10.12
