这是什么？
Unity ML-Agents Toolkit 让 Unity 游戏和模拟环境可以作为 AI 智能体的训练环境，使用深度强化学习和模仿学习。它将 Unity SDK 与 Python API 结合起来，让游戏开发者和研究人员可以训练 NPC、测试构建版本，或评估设计决策。
Unity ML-Agents Toolkit 让 Unity 游戏和模拟环境可以作为 AI 智能体的训练环境，使用深度强化学习和模仿学习。它将 Unity SDK 与 Python API 结合起来，让游戏开发者和研究人员可以训练 NPC、测试构建版本，或评估设计决策。这是 Unity 包、Python 库，还是两者都是？两者都是——一个灵活的 Unity SDK，可以集成到你的游戏或自定义 Unity 场景中；再配合一个 Python 包，由它运行实际的强化学习和模仿学习训练，并通过 Python API 与 Unity 环境通信。
两者都是——一个灵活的 Unity SDK，可以集成到你的游戏或自定义 Unity 场景中；再配合一个 Python 包，由它运行实际的强化学习和模仿学习训练，并通过 Python API 与 Unity 环境通信。我该如何在自己的项目里运行它？通过 Unity Package Manager 添加 com.unity.ml-agents Unity 包（已在 Unity 2020.1+ 上验证），然后安装与之匹配的 mlagents Python 包，用它在你的场景中运行训练器。具体请参阅最新版本对应的 Unity Package 当前文档。
通过 Unity Package Manager 添加 com.unity.ml-agents Unity 包（已在 Unity 2020.1+ 上验证），然后安装与之匹配的 mlagents Python 包，用它在你的场景中运行训练器。具体请参阅最新版本对应的 Unity Package 当前文档。我需要单独配置 Python 和 PyTorch 吗？需要——训练通过一个单独的 Python 包运行，其中的算法（PPO、SAC、MA-POCA、BC、GAIL）基于 PyTorch 实现，与 C# 编写的 Unity 端 SDK 是分开的。
需要——训练通过一个单独的 Python 包运行，其中的算法（PPO、SAC、MA-POCA、BC、GAIL）基于 PyTorch 实现，与 C# 编写的 Unity 端 SDK 是分开的。旧的网页文档还应该用吗？不建议——项目已经弃用网页文档；现在 Unity Package 文档是主要且最新的资料来源，并且明确标注 develop 分支不稳定。
不建议——项目已经弃用网页文档；现在 Unity Package 文档是主要且最新的资料来源，并且明确标注 develop 分支不稳定。这是面向游戏开发者、研究人员，还是两者都面向？两者都面向——游戏开发者可以获得用于 NPC 行为、自动化构建测试和设计评估的工具；研究人员则可以通过简单的 Python API，在 Unity 环境上尝试强化学习、模仿学习、神经进化，或他们自己的自定义算法。
两者都面向——游戏开发者可以获得用于 NPC 行为、自动化构建测试和设计评估的工具；研究人员则可以通过简单的 Python API，在 Unity 环境上尝试强化学习、模仿学习、神经进化，或他们自己的自定义算法。这个工具会把任何数据发回 Unity 吗？会——Unity 包包含编辑器内分析功能，用于改善开发者体验，并受 Unity 通用隐私政策约束。
会——Unity 包包含编辑器内分析功能，用于改善开发者体验，并受 Unity 通用隐私政策约束。内置了哪些强化学习和模仿学习算法？强化学习方面有 PPO、SAC 和 MA-POCA（包括自我对弈，以及合作和竞争的多智能体设置）；模仿学习方面有从演示中学习的 BC 和 GAIL。
强化学习方面有 PPO、SAC 和 MA-POCA（包括自我对弈，以及合作和竞争的多智能体设置）；模仿学习方面有从演示中学习的 BC 和 GAIL。我能否在原生 ML-Agents 工作流之外使用 Unity 环境？可以——你可以把 Unity 学习环境封装为 Gym 环境或 PettingZoo 环境，接入其他强化学习库。
可以——你可以把 Unity 学习环境封装为 Gym 环境或 PettingZoo 环境，接入其他强化学习库。有没有可以用来学习的示例环境？有——该工具附带 17 个以上的 Unity 示例环境，涵盖单智能体、合作和竞争型多智能体训练场景。
有——该工具附带 17 个以上的 Unity 示例环境，涵盖单智能体、合作和竞争型多智能体训练场景。What are similar projects?AirSim, lerobot, carla, Gymnasium, dqn-adaptive-cpu-scheduler, tianshou, DanKS, dopamine
AirSim, lerobot, carla, Gymnasium, dqn-adaptive-cpu-scheduler, tianshou, DanKS, dopamineWhich topics is it in?imitation-learning, unity3d, deep-reinforcement-learning, unity, neural-networks, game-engine, simulation, game-development, reinforcement-learning, c#, gaming, sdk
imitation-learning, unity3d, deep-reinforcement-learning, unity, neural-networks, game-engine, simulation, game-development, reinforcement-learning, c#, gaming, sdk