应用场景：unity基础的Unity ML-Agents足球人工智能训练代码的框架中创建一个Academy脚本并继承自UnityMLAgentsAcademy类。在Academy脚本中定义一些特定的训练参数例如学习率、奖励值等。

然后，可以创建一个Agent脚本，继承自Unity.MLAgents.Agent类，用于定义智能体的行为。在Agent脚本中，定义观察状态、执行动作以及计算奖励等方法。

最后，可以将训练环境配置为一个Unity场景，并在场景中放置多个Agent对象和目标对象。通过使用Unity ML-Agents的学习算法，可以训练智能体学习如何与环境交互，以实现目标任务，例如足球比赛中的进球或者防守。

此外，Unity还提供了一些可视化工具，如TensorBoard和Unity ML-Agents Viewer，用于监视和分析训练过程中的数据和结果。这些工具可以帮助开发者更好地理解和优化智能体的行为和性能。