burnninghotel/mappo-models

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MAPPO Multi-Agent Reinforcement Learning Model

模型概述

这是一个基于MAPPO（Multi-Agent Proximal Policy Optimization）算法的多智能体强化学习模型，专门为产研团队协作场景设计。

模型信息

• 算法: MAPPO (Multi-Agent Proximal Policy Optimization)
• 智能体数量: ['product_manager', 'architect', 'developer', 'front_developer', 'devops', 'designer', 'project_manager']
• 状态维度: 128
• 动作维度: 64
• 转换时间: 2025-09-17T10:25:26.122943
• ONNX版本: 11

智能体列表

• product_manager: 产品经理 - 负责产品规划和需求分析
• architect: 架构师 - 负责系统设计和技术选型
• developer: 后端开发 - 负责后端服务开发
• front_developer: 前端开发 - 负责前端界面开发
• devops: 运维工程师 - 负责系统部署和运维
• designer: 设计师 - 负责UI/UX设计
• project_manager: 项目经理 - 负责项目管理和协调

验证结果

• 总模型数: 7
• 有效模型数: 0
• 无效模型数: 7

使用方法

Python示例

import onnxruntime as ort
import numpy as np

# 加载模型
session = ort.InferenceSession('burnninghotel/mappo-models/product_manager_model.onnx')

# 准备输入
state = np.random.randn(1, 128).astype(np.float32)
global_state = np.random.randn(1, 128).astype(np.float32)
context = np.random.randn(1, 32).astype(np.float32)

# 运行推理
inputs = {
    'state': state,
    'global_state': global_state,
    'context': context
}

outputs = session.run(None, inputs)
action, log_prob, value = outputs

输入格式

• state: [batch_size, 128] - 智能体状态
• global_state: [batch_size, 128] - 全局状态
• context: [batch_size, 32] - 上下文信息

输出格式

• action: [batch_size, 1] - 动作ID
• log_prob: [batch_size, 1] - 动作log概率
• value: [batch_size, 1] - 状态价值

注意事项

1. 需要安装onnxruntime: pip install onnxruntime
2. 输入数据必须是float32类型
3. 支持动态批次大小
4. 模型已优化，适合生产环境部署

训练配置

• 学习率: 3e-4
• 折扣因子: 0.99
• GAE Lambda: 0.95
• PPO Clip Ratio: 0.2
• 价值损失系数: 0.5
• 熵系数: 0.01

许可证

MIT License