Unity ML-Agents
Интеграции
- Unity Engine
- PyTorch
- TensorFlow
- ROS
- Unity Sentis
Детали цены
- Распространяется под лицензией Apache 2.0.
- Коммерческое использование обычно предполагает затраты на подписки Unity Pro/Enterprise для развёртывания проектов и облачные вычислительные ресурсы для крупномасштабного обучения.
Возможности
- Кросс-платформенный инференс Unity Sentis
- Параллельная симуляция на базе ECS и DOTS
- Алгоритмы PPO, SAC и клонирования поведения
- Поддержка мультимодальных наблюдений
- Облачное обучение в безголовом режиме
Описание
Unity ML-Agents 2026: Обзор архитектуры инференса Sentis и обучения с подкреплением
Платформа Unity ML-Agents выступает в роли специализированного слоя оркестрации между физическими симуляциями и библиотеками глубокого обучения. К январю 2026 года архитектура эволюционировала в готовое к промышленному применению решение для верификации автономных систем, что характеризуется переходом с Barracuda на движок инференса Unity Sentis 📑.
Нейрофизика и логика кросс-платформенного инференса
Фреймворк интегрируется с Data-Oriented Technology Stack (DOTS) Unity, используя Entity Component System (ECS) и Burst Compiler для параллелизации шагов симуляции на ядрах CPU 📑. Это устраняет основное узкое место в обучении с подкреплением: скорость симуляции относительно обновлений градиентного спуска.
- Цикл принятия решений агентом (инференс): Вход: Мультимодальные сенсорные данные (RaycastProximity, CameraBuffers, AgentVelocity) → Процесс: Unity Sentis выполняет встроенную ONNX-политику непосредственно на целевом оборудовании (GPU/NPU) → Выход: Непрерывные или дискретные векторы действий, применяемые к компонентам Actuator агента 📑.
- Поток обучения (оптимизация): Вход: Сжатые кортежи состояния среды (S, A, R, S') → Процесс: Python-коммуникатор передаёт буферы в PyTorch для оптимизации политик PPO/SAC → Выход: Обновлённые веса синхронизируются обратно в среду выполнения Unity 📑.
⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍
Облачное обучение и распределённая оркестрация
Масштабирование сбора опыта агентов теперь основано на использовании безголовых экземпляров Unity, развёрнутых в контейнеризованных кластерах. Это обеспечивает высокую пропускную способность генерации данных, необходимую для сложных сценариев многоагентного эмерджентного поведения 🧠.
- Многоагентное взаимодействие: Поддержка децентрализованных политик, где агенты обучаются эмерджентным стратегиям через общие сигналы вознаграждения или состязательное взаимодействие 📑.
- Оркестрация кластеров: Реализация облачных «безголовых» кластеров позволяет проводить циклы обучения с тысячами параллельных взаимодействий агент-среда ⌛.
Рекомендации по оценке для инженеров ИИ и архитекторов симуляций
Архитекторам необходимо проверять вычислительные накладные расходы инференса Sentis на периферийном оборудовании, особенно при использовании визуальных наблюдений, требующих значительных объёмов VRAM. Рекомендуется верифицировать задержку синхронизации между тактовым генератором симуляции Unity C# и циклом обучения Python, так как джиттер в gRPC-коммуникаторе может приводить к нестабильности обучения в сценариях высокочастотного управления 🌑.
История обновлений
Итоговое обновление года: релиз Fleet Orchestrator. Поддержка обучения тысяч агентов в облачных безголовых (headless) кластерах Unity.
Интеграция с генеративным ИИ. Агентами теперь можно управлять с помощью текстовых запросов и базовых моделей для выполнения задач без обучения.
Замена Barracuda на Unity Sentis. Высокопроизводительный кроссплатформенный ИИ-движок для инференса в 3D-средах в реальном времени.
Интеграция с Barracuda. Позволила нейросетям работать напрямую внутри движка Unity на мобильных устройствах и ПК.
Стабильный релиз. Подтвержденная поддержка PPO, SAC и обучения подражанием. Стабильность API для C# и Python.
Представлено обучение по учебному плану (Curriculum Learning). Агенты теперь могут осваивать сложные задачи, начиная с простых версий.
Первый open-source релиз. Предоставлено Python API для связи сред Unity с библиотеками обучения с подкреплением.
Плюсы и минусы инструмента
Плюсы
- Мощное обучение с подкреплением
- Бесшовная интеграция с Unity
- Гибкие методы обучения
- Реалистичные симуляции
- Универсальные применения
- Простая настройка агентов
- Открытый исходный код
- Быстрое прототипирование
Минусы
- Сложное обучение
- Высокие вычислительные затраты
- Ограниченное количество готовых агентов
