Unity ML-Agents 足球 AI 训练代码框架：入门指南

本指南介绍如何使用 Unity ML-Agents 创建一个基础的足球人工智能训练代码框架。

首先，在框架中创建一个 Academy 脚本，并继承自 Unity.MLAgents.Academy 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。