Reinforcement learning（强化学习）是一种人工智能技术，通过奖励期望的行为来训练 agent 执行任务。在 reinforcement learning（强化学习）过程中，agent 会探索自己所处的环境，观测事物的状态，并根据这些观测结果采取相应动作。如果该动作带来了更好的状态，agent 会得到正奖励。如果该动作带来的状态不太理想，则 agent 不会得到奖励或会得到负奖励（惩罚）。随着 agent 在训练期间不断学习，它会优化自己的决策能力，以便随着时间的推移获得最高奖励。
ML-Agents 使用一种称为 Proximal Policy Optimization (PPO) 的 reinforcement learning（强化学习）技术。PPO 使用神经网络来逼近理想函数；这种理想函数将 agent 的观测结果映射为 agent 在给定状态下可以采取的最佳动作。ML-Agents PPO 算法在 TensorFlow 中实现，并在单独的 Python 过程中运行（通过一个socket与正在运行的 Unity 应用程序进行通信）。
**注意：**如果您并非要专门研究机器学习和 reinforcement learning（强化学习）主题，只想训练 agent 完成任务，则可以将 PPO 训练视为一个_黑盒_。在 Unity 内部以及在 Python 训练方面有一些与训练相关的参数可进行调整，但您不需要深入了解算法本身就可以成功创建和训练 agent。训练 ML-Agents提供了执行训练过程的逐步操作程序。
训练和模拟过程以 ML-Agents Academy 类编排的步骤进行。Academy 与场景中的 Agent 和 Brain 对象一起协作逐步完成模拟。当 Academy 已达到其最大步数或场景中的所有 agent 均_完成_时，一个训练场景即完成。
在训练期间，处于外部的 Python 进程会在训练过程中与 Academy 不断进行通信以便运行一系列场景，同时会收集数据并优化其神经网络模型。分配给 agent 的 Brain 类型决定了我们是否进行训练。External Brain 会与外部过程进行通信以训练 TensorFlow 模型。成功完成训练后，您可以将经过训练的模型文件添加到您的 Unity 项目中，以便提供给 Internal Brain 来控制agent的行为。
ML-Agents Academy 类按如下方式编排 agent 模拟循环：
- 调用您的 Academy 子类的
AcademyReset()函数。 - 对场景中的每个 agent 调用
AgentReset()函数。 - 对场景中的每个 agent 调用
CollectObservations()函数。 - 使用每个 agent 的 Brain 类来决定 agent 的下一动作。
- 调用您的子类的
AcademyAct()函数。 - 对场景中的每个 agent 调用
AgentAction()函数，传入由 agent 的 Brain 选择的动作。（如果 agent 已完成，则不调用此函数。） - 如果 agent 已达到其
Max Step计数或者已将其自身标记为done，则调用 agent 的AgentOnDone()函数。或者，如果某个 agent 在场景结束之前已完成，您可以将其设置为重新开始。在这种情况下，Academy 会调用AgentReset()函数。 - 当 Academy 达到其自身的
Max Step计数时，它会通过调用您的 Academy 子类的AcademyReset()函数来再次开始下一场景。
要创建训练环境，请扩展 Academy 和 Agent 类以实现上述方法。Agent.CollectObservations() 和 Agent.AgentAction() 函数必须实现；而其他方法是可选的，即是否需要实现它们取决于您的具体情况。
**注意：**在这里用到的 Python API 也可用于其他目的。例如，借助于该 API，您可以将 Unity 用作您自己的机器学习算法的模拟引擎。请参阅 Python API 以了解更多信息。
为了在 Unity 场景中训练和使用 ML-Agents，该场景必须包含一个 Academy 子类实例，若干个 Brain 游戏对象和 Agent 子类实例。场景中的任何 Brain 游戏对象都必须附加到 Hierarchy 视图中的 Academy 游戏对象的子级下。Agent 子类实例应该附到代表该 agent 的游戏对象下。
[Screenshot of scene hierarchy]
您必须为每个 agent 分配一个 Brain，但可以在多个 agent 之间共享 Brain。每个 agent 都将进行自己的观测并独立行动，但会使用相同的决策逻辑，而对于 Internal Brain，则会使用相同的经过训练的 TensorFlow 模型。
Academy 对象会指挥多个 agent 的决策过程。一个场景中有且仅能有一个Academy 对象。
您必须创建 Academy 类的子类（因为Academy类是抽象类）。创建 Academy 的子类时，你可以实现以下方法（全部都是可选方法）：
InitializeAcademy()— 第一次启动时准备环境。AcademyReset()— 为下一轮的模拟准备环境和 agent。你可以使用这个函数在场景中放入并初始化实体。AcademyStep()— 为下一模拟步骤准备环境。Academy 基类首先调用此函数，然后才调用当前步骤的任何AgentAction()方法。您可以使用此函数在 agent 采取动作之前更新场景中的其他对象。请注意，在 Academy 调用此方法之前，agent 已收集了自己的观测结果并选择了动作。
Academy 基类还定义了若干可以在 Unity Editor Inspector 中设置的重要属性。对于训练而言，这些属性中最重要的是 Max Steps，它决定了每个训练场景的持续时间。Academy 的步骤计数器达到此值后，它将调用 AcademyReset() 函数来开始下一轮模拟。
请参阅 Academy 以查看 Academy 属性及其用途的完整列表。
Brain 内部封装了决策过程。Brain 对象必须放在 Hierarchy 视图中的 Academy 的子级。我们必须为每个 Agent 分配一个 Brain，但可以在多个 Agent 之间共享同一个 Brain。
当我们使用 Brain 类的时候不需要使用其子类，而应该直接使用 Brain 这个类。Brain 的行为取决于 Brain 的类型。在训练期间，应将 agent 上连接的 Brain 的 Brain Type 设置为 External。要使用经过训练的模型，请将模型文件导入 Unity 项目，并将对应 Brain 的 Brain Type 更改为 Internal。请参阅 Brain 以了解有关使用不同类型的 Brain 的详细信息。如果四种内置的类型不能满足您的需求，您可以扩展 CoreBrain 类以创建其它的 Brain 类型。
Brain 类有若干可以使用 Inspector 窗口进行设置的重要属性。对于使用 Brain 的 agent，这些属性必须恰当。例如，Vector Observation Space Size 属性必须与 agent 创建的特征向量的长度完全匹配。请参阅 Agent 以获取有关创建 agent 和正确设置 Brain 实例的信息。
请参阅 Brain 以查看 Brain 属性的完整列表。
Agent 类代表场景中负责收集观测结果并采取动作的一个参与者 (actor)。我们在配置的时候通常会把Agent 类的脚本附在这个参与者对应的游戏对象上。例如，附加到足球比赛中的球员对象，或车辆模拟中的汽车对象上。此外，必须为每个 Agent 类的脚本分配一个 Brain。
要创建 agent，请扩展 Agent 类并实现基本的 CollectObservations() 和 AgentAction() 方法：
CollectObservations()— 收集 agent 对其环境的观测结果。AgentAction()— 执行由 agent 的 Brain 选择的动作，并为当前状态分配奖励。
这些函数的实现决定了分配给此 agent 的 Brain 的属性要如何设置。
您还必须确定 Agent 如何完成任务，以及当它超时后如何处理。agent 完成其任务（或彻底失败）后，您可以在 AgentAction() 函数中手动将 agent 设置为完成。您还可以将 agent 的 Max Steps 属性设置为正值，这样 agent 在执行了此数量的步骤后会认为自己已完成。Academy 达到自己的 Max Steps 计数后，会开始下一场景。如果将 agent 的 ResetOnDone 属性设置为 true，则 agent 可以在一个场景中多次尝试自己的任务。（在 Agent.AgentReset() 函数中可以设置 agent 的初始化逻辑，为下一次的任务做好准备。）
请参阅 Agent 以详细了解如何编写一个你自己的 agent。
ML-Agents 中的_环境_可以是 Unity 中构建的任何场景。Unity 场景为 agent 提供了观察、行动和学习的环境。如何设置 Unity 场景实际上取决于您的目标。您可能想要试图解决某个特定的reinforcement learning（强化学习）问题，这种情况下您可以在某一个场景内又进行训练又进行测试。或者，您可能想要训练 agent 在复杂的游戏或模拟条件下的做出某些行为，这种情况下创建更有针对性的训练场景可能会更加高效和实用。
训练和测试（或正常游戏）场景都必须包含一个 Academy 对象来控制 agent 的决策过程。Academy 定义了若干可以针对训练场景与测试场景进行不同设置的属性。Academy 的 Configuration 属性用于控制渲染和时间刻度。您可以设置 Training Configuration 来最大限度缩短 Unity 用于渲染图形的时间，从而加快训练速度。您可能还需要调整其他 Academy 功能设置。例如，Max Steps 的大小应尽可能小，从而尽量缩短训练时间，但也不能太小，必须大到足以让 agent 完成任务并在学习过程中有一些额外的“徘徊思考”(wandering) 时间。在测试场景中，您通常根本不希望 Academy 重置场景；如果是这样，应将 Max Steps 设置为零。
在 Unity 中创建训练环境时，必须设置场景以便可以通过外部训练过程来控制场景。注意以下几点：
- 在训练程序启动后，Unity 可执行文件会被自动打开，然后训练场景会自动开始训练。
- 场景中至少须包括一个 External Brain。
- Academy 必须在每一轮训练后将场景重置为有效的初始状态。
- 训练场景必须有明确的结束状态，为此需要使用
Max Steps，或让每个 agent 将自身设置为done。