Python для начинающих

Создание виртуальных агентов с использованием библиотеки SIMBA.

135 views12:11

Привет, друзья! Сегодня копнем чуть глубже в захватывающий мир Python и искусственного интеллекта. Рассмотрим, как создавать виртуальных агентов с помощью необычной, но очень мощной библиотеки — SIMBA.

SIMBA (Simple Intelligent Multiagent-Based Architecture) — это легковесный инструмент на Python для моделирования поведения агентов в симулированной среде. Проще говоря, он позволяет вам создавать умных ботов, которые могут принимать решения, взаимодействовать с окружением и друг с другом.

Что особенно круто — библиотека проста в освоении, но при этом дает возможность строить сложные сценарии поведения, как в видеоиграх или симуляциях.

Начнем с простого примера: допустим, у нас есть мир, где несколько агентов ищут еду. Каждый агент может видеть окружение, двигаться и принимать решения.

Установка SIMBA:

pip install simba-agents

Теперь создаем базового агента:

from simba.agents import BaseAgent

class ForagerAgent(BaseAgent):
    def __init__(self, name):
        super().__init__(name)
        self.energy = 10

    def decide(self, perception):
        if 'food' in perception:
            return 'eat'
        return 'move_randomly'

    def act(self, action):
        if action == 'eat':
            self.energy += 5
        elif action == 'move_randomly':
            self.energy -= 1

В этом примере у каждого агента есть "энергия". Он смотрит на мир, решает, что делать (если рядом еда — ест, иначе — двигается случайно), и выполняет действие.

Теперь создаем простую среду:

from simba.environment import GridWorld

env = GridWorld(width=10, height=10)
agent = ForagerAgent("Alex")
env.add_agent(agent, position=(5, 5))
env.add_object('food', position=(6, 5))

Запускаем симуляцию:

for _ in range(10):
    perception = env.get_perception(agent)
    action = agent.decide(perception)
    agent.act(action)
    env.step()

Вуаля! У нас есть первый виртуальный агент. Конечно, это ещё не уровень GTA или The Sims, но вы уже можете создавать более сложные поведения: задания, эмоции, даже память!

SIMBA поддерживает и более продвинутые вещи — коммуникацию между агентами, настройку целей и ограничений, сценарии с многими участниками. Всё это можно комбинировать, чтобы строить обучающиеся модели, игровые NPC, симуляции толпы и многое другое.

Почему стоит попробовать?

- Прост в использовании: код читаемый, API понятный.
- Расширяемость: легко создавать свои типы агентов и объектов.
- Визуализация: можно подключать простую графику для отслеживания симуляции.

SIMBA идеально подходит для экспериментов, написания учебных симуляций и даже прокачки алгоритмов машинного обучения. А главное — она весело развивает логическое мышление. Попробуйте придумать мир, где агенты должны выживать, защищаться и развиваться.

В следующий раз придумаем что-то более масштабное — например, колонию роботов на Марсе 😉

На этом всё, с вами был Иван. Программируйте интересно!

179 views12:11