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在面前快速发展的AI期间九游会欧洲杯，家具司理的变装不再局限于需求网罗与计较，还需要久了交融本事终了的范畴与资本。本文以Unity ML-Agents环境设立与寻路Demo实战为例，洽商AI家具司理若何通过切肉体验本事落地过程，培养“本事同理心”。

序论：Unity ML-Agents环境设立与寻路Demo实战领路（Mac环境适配版）

1.AI家具司理的本事同理心从何而来？

在智能NPC落地的全历程中，家具司理最常面对的逆境是：

“若何判断一个需求是本事亮点，照旧开发深坑？”

当筹划无情“NPC应动态合适玩家行为”时，若枯竭对本事终了的交融，可能会出现两种顶点：

过度乐不雅：认为“AI无所不成”，条目开发团队3周内上线强化学习驱动的NPC生态；过度保守：因怯怯本事风险，将有打算退化为“预设对话树+立时行为库”，错失翻新契机。

惩办这一矛盾的要害，在于修复本事同理心——即通过握行考证，交融AI本事的可行性范畴与落地资本。

本文复现的“自主寻路NPC”Demo，恰是这一才智的具象化体现：

2.家具司理是否需要亲手搭建环境？

1、需求可行性考证：

通过Unity ML-Agents试验基础寻路模子，可快速评估“动态旅途计较”功能的算力浪掷与试验耗时，幸免在PRD中首肯不切试验的性能看法。

2、开发资源评估：

从Python环境设立到模子参数调优的全历程实操，能精确识别团队本事栈的适配性（举例判断是否需要引入专职AI工程师）。

3、用户体验预判：

当NPC因试验不实时时卡在窒碍物旁时，会更直不雅地交融：玩家期待的“智能”背后，是数据质料、模子结构与奖励函数的精密均衡。

3.本事文档的家具价值

本文虽聚焦于环境设立与Demo终了，但试验上在修起一个问题：

“方丈具司理无情AI需求时，若何用本事谈话讲授其合感性？”

在后续的本事指南中，你将看到：

最小化考证旅途：若何用最低资本（无需高端开辟）跑通试验全历程；风险预埋点识别：从版块依赖到算力瓶颈的避坑清单；需求升沉框架：将Demo中的“寻路逻辑”笼统为可复用的家具功能模块。

4.从Demo到家具的念念维跃迁

算作AI家具司理，我的标的不是成为开发者，而是构建本事与需求的对话桥梁。

当工程师说“这个模子需要100小时试验”，我能快速换算成劳动器租出资本；当雇主质疑“为什么无须ChatGPT生成对话”，我能解释离线部署与实时反映的本事矛盾；当玩家反馈“NPC行为太舒适”，我能分辨这是数据劣势、奖励函数失实，照旧算力不及。

本事同理心，试验上是一种“翻译才智”——将用户期待升沉为本事参数，再将本事摈弃翻译为家具战术。

底下启动投入正篇：

复刻Unity ML Agents强化学习案例（Mac环境适配版） 本东谈主开辟环境：

[ 开辟：MacBook M1 Pro ] [ 内存：16G ] [ 系统：macOS 15.3.1 ]

以上开辟环境仅作参考，我复刻的教程是 Windows 环境下进行的，Mac 上依然可运行。

温馨指示：以下是小白视角进行的案例演示，妙手请绕行

一、装配Unity Hub + Unity裁剪器

1.下载并装配Unity Hub

Unity Hub是一个陆续Unity装配和形状的器具。

看望Unity Hub官网。

在官网页面上找到“Download Unity Hub”按钮，点击下载。

下载完成后，运行装配尺度并按照指示完成装配。

2.通过Unity Hub装配Unity裁剪器

掀开Unity Hub

装配完成后，掀开Unity Hub。

戒备：若是是第一次掀开，可能会指示你登录Unity账号。若是莫得账号，不错点击“Create Account”注册一个。

添加Unity裁剪器

在Unity Hub的主界面，点击左上角的“Add”按钮。

在弹出的窗口中，经受你需要的Unity版块。

戒备：ML Agents庸碌需要较新的Unity版块（如2021或更高）。

若是你不笃定，不错经受最新的LTS（恒久复旧）版块。

我装配的是：2022.3.53f1c1 苹果芯片 LTS版

点击“Next”并经受装配旅途，然后点击“Done”启动下载和装配。

恭候装配完成

Unity裁剪器的装配可能需要一些时辰，具体取决于你的辘集速率和电脑性能。

3.创建一个新的2D形状

1）掀开Unity裁剪器

装配完成后，Unity Hub会自动启动Unity裁剪器。若是莫得自动启动，你不错通过Unity Hub手动启动。

2）经受形状模板

在Unity启动窗口中，点击“New”创建新形状。在形状模板中，经受“2D”模板（庸碌在左侧菜单中）。然后经受一个具体的模板，比如“2D (Built-In Render Pipeline)”。

3）缔造形状称呼和旅途

在“Project Name”中输入你的形状称呼，举例“MLAgentsTutorial”。在“Location”中经受形状的保存旅途，建议经受一个容易找到的文献夹。举例 /Users/hamu/UnityProjects/MLAgentsTutorial

4）点击“Create”按钮创建形状。

4.装配ML Agents包

1）掀开Unity Package Manager

在Unity裁剪器中，点击顶部菜单栏的Window>Package Manager。这将掀开Unity的包陆续器窗口。

2）添加Unity Registry

在包陆续器窗口中，找到“Packages:”下拉菜单，经受“Unity Registry”。这将败露悉数可用的Unity包。

3）搜索并装配ML Agents包

在搜索框中输入“ML Agents”，然后找到ML Agents包。点击该包傍边的“Install”按钮进行装配。

装配完成后，你会看到包的现象变为“Installed”或“Remove”。

5.考证装配

装配完成后，关闭并从头掀开Unity裁剪器。

再次投入Window>Package Manager，确保ML Agents包仍是正确装配。

若是看到包的现象为“Installed”，则讲明装配告捷。

挂念：通过以上表率，你仍是装配好了Unity裁剪器，告捷创建了一个新的Unity 2D形状，并装配了ML Agents包。

二、环境搭建的设立有打算

[版块兼容性终点遑急]

在MacBook M1 Pro（MacOS 15.3.1）上装配特定版块的Python（如3.9.13）并缔造捏造环境，不错通过以下表率完成。由于M1芯片的极度性，建议使用Homebrew和pyenv来陆续Python版块。

1.装配Homebrew

Homebrew是macOS上常用的包陆续器具，不错便捷地装配和陆续Python

掀开终局（Terminal）

在终局输入以下敕令并按回车：

/bin/bash -c “$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)”

这将装配Homebrew。

2.装配pyenv

pyenv是一个器具，不错让你松弛装配和陆续多个Python版块。

确保Homebrew已装配，然后在终局输入以下敕令并按回车：

brew install pyenv

将pyenv添加到你的Shell设立文献中（如~/.zshrc或~/.bash_profile）：

echo ‘export PATH=”$HOME/.pyenv/bin:$PATH”‘ >> ~/.zshrc echo ‘eval “$(pyenv init –path)”‘ >> ~/.zshrc

哄骗蜕变：

source ~/.zshrc

3.装配Python 3.9.13

使用pyenv装配特定版块的Python：实测Python 3.9.13兼容ML Agents插件

1.在终局中运行以下敕令：

pyenv install 3.9.13

2.缔造全局Python版块为3.9.13：

pyenv global 3.9.13

3.考证装配是否告捷：

python –version

4.若是装配告捷，会败露：

Python 3.9.13

4.在形状目次下创建捏造环境

捏造环境不错匡助你为特定形状阻遏Python环境，幸免依赖打破。

投入形状目次：

cd /Users/hamu/UnityProjects/MLAgentsTutorial

在形状目次下创建捏造环境：

python -m venv venv

激活捏造环境：

source venv/bin/activate

激活后，终局指示符会败露(venv)，默示现时处于捏造环境中。

举例：

(venv)（base）hamu@HamuMacBook MLAgentsTutorial %

（捏造环境）（基础环境）用户名@主机名 现时职责目次 %

在形状方位的目次中会出现捏造环境定名的文献夹，激活此目次下的捏造环境后，装配的悉数必要的包都会被装配此文献夹中，因此悉数装配的包都会被阻遏在该环境中，不会影响其他形状。

5.装配必要的Python包

在捏造环境(venv)中装配ML Agents和其他必要的包。

装配pip 并 更新升级 pip ：

python -m pip install –upgrade pip

/Users/hamu/UnityProjects/MLAgentsTutorial/venv/bin/python -m pip install –upgrade pip

考证装配：运行以下敕令查抄 pip 的版块：

pip –version

若是升级告捷，输出的版块号应该接近或即是 25.0.1 。

装配ML Agents：

pip install mlagents

装配torch偏握依赖：

pip install torch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0

装配特定版块的protobuf：

pip install protobuf==3.20.3

查抄Python版块：

python –version

确保输出为Python 3.9.13。

查抄装配的包：

pip list

确保以下包已装配：【版块兼容性终点遑急】

mlagents==0.30.0torch==1.11.0torchvision==0.12.0torchaudio==0.11.0protobuf==3.20.3

考证ML Agents是否装配告捷：

mlagents-learn –help

若是装配告捷，会败露ML Agents的使用匡助信息。

三、环境搭建的戒备事项

对于Python版块：

若是你使用pyenv陆续Python版块，无需卸载其他版块的Python。pyenv会自动切换版块，不会影响全局环境。

在形状目次下创建捏造环境时，pyenv会自动使用指定版块的Python。

对于Homebrew：

Homebrew是macOS上常用的包陆续器具，用于装配和陆续Python等软件。

若是你仍是在系统中装配了Python，也不错平直使用pyenv，但装配Homebrew是一个更通用的惩办有打算。

对于捏造环境：

捏造环境是形状依赖阻遏的遑急器具，建议每个形状都创建寂寞的捏造环境。

激活捏造环境后，悉数装配的包都会被阻遏在该环境中，不会影响其他形状。

再提醒一次：【版块兼容性终点遑急】【版块兼容性终点遑急】【版块兼容性终点遑急】

到这里，咱们的unity 裁剪软件+运行环境都仍是装配好了，挂念如下 ：

开辟：

[ MacBook M1 Pro ][ 内存：16G ][ 系统：macOS 15.3.1 ]

形状软件：

[ unity版块： 2022.3.53f1c1 苹果芯片 LTS版 ][ 2D 形状：2D (Built-In Render Pipeline)]

中枢器具：

环境设立：

pip==25.0.1Python==3.9.13mlagents==0.30.0torch==1.11.0torchvision==0.12.0torchaudio==0.11.0protobuf==3.20.3

总个结：

通过以上表率，你仍是告捷装配了Unity裁剪器，创建了一个新的2D形状，并装配了ML Agents包。此外，你还搭建了Python环境，装配了必要的包，并考证了ML Agents是否肤浅职责。现在，你不错启动编写AI ML Agents 剧本并试验模子了。

四、运行 unity 形状进行模子的强化试验

1、启动终局

2、在终局指定形状根目次旅途：（一定要先指定形状根目次）

cd /Users/hamu/UnityProjects/MLAgentsTutorial

3、激活形状根目次下的捏造环境：（再激活根目次下的捏造环境）

source venv/bin/activate

4、运行ML-Agents 强化学习器具：

戒备，这里的 Test3 是试验模子存放的目次名，每次试验模子，模子试验的目次最佳不要相通，要不会无法运行，若是以为某个模子试验律例有问题，还想启用清除个目次名，不错删掉生成的试验目次名，再用清除个目次名再次启动模子试验；

5、运行告捷象征：

环境搭建罢了，咱们启动投入 Unity 引擎中，进行 ML-Agents 寻路 Demo 实操要道。

作家：Mu先生Ai寰宇，公众号：Mu先生Ai寰宇

本文由 @Mu先生Ai寰宇 原创发布于东谈主东谈主都是家具司理。未经作家许可，辞谢转载

题图来自Unsplash，基于CC0公约

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