agentdb-reinforcement-learning-training
AgentDBでRLエージェントを訓練
自己学習AIエージェントの構築には、複雑な強化学習アルゴリズムの実装が必要です。このスキルは、Q-Learning、DQN、PPO、SACを含む9つのRLアルゴリズムを使用してAgentDBで自律エージェントを訓練するための、実証済みの訓練・検証・デプロイワークフローを備えた完全な5フェーズフレームワークを提供します。
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"agentdb-reinforcement-learning-training" 사용 중입니다. グリッドワールド用にDQNでRLエージェントを訓練
예상 결과:
- フェーズ1: agentdb-learningをインストールし、データベースを初期化しました
- フェーズ2: 128ユニットの隠れ層、優先順位付きリプレイバッファでDQNを設定しました
- フェーズ3: 10000エピソード訓練し、報酬が-50から+95に収束しました
- フェーズ4: ランダムベースラインの12%に対して94%の成功率を検証しました
- フェーズ5: INT8量子化でONNXにエクスポートしました
"agentdb-reinforcement-learning-training" 사용 중입니다. 連続制御タスク用にSACアルゴリズムを設定
예상 결과:
- 最大エントロピーRL用にSoft Actor-Criticアルゴリズムを選択しました
- 安定したQ値推定のためにツインクリティックを設定しました
- 探索と活用のバランスのために温度係数を設定しました
- 自動エントロピー調整を有効にして訓練しています
"agentdb-reinforcement-learning-training" 사용 중입니다. カートポールで9つのRLアルゴリズム全てをベンチマーク
예상 결과:
- 同じハイパーパラメータで各アルゴリズムを1000エピソード実行しました
- DQNは2.5時間で92%の成功率を達成しました
- PPOは3時間で89%の成功率を達成しました
- SACは4時間で94%の成功率を達成しました(総合最高)
- Q-Learningベースラインは45%を達成しました(関数近似により制限)
보안 감사
안전This skill is pure documentation providing instructional guidance for RL training. All 119 static findings are FALSE POSITIVES. The scanner misidentified RL hyperparameters (gamma, alpha, beta) as cryptographic algorithms and TypeScript code examples as shell commands. No executable code, scripts, or malicious components exist.
위험 요인
⚙️ 외부 명령어 (70)
🌐 네트워크 접근 (8)
📁 파일 시스템 액세스 (1)
품질 점수
만들 수 있는 것
自律エージェントの訓練
試行錯誤の経験を通じて行動を最適化する自己学習エージェントを構築します。
RLアルゴリズムのベンチマーク
カスタム環境でQ-Learning、PPO、SACなどのアルゴリズムを比較します。
RLを本番環境にデプロイ
訓練済みモデルをONNXにエクスポートし、モニタリング付きの推論APIを作成します。
이 프롬프트를 사용해 보세요
when-training-rl-agents-use-agentdb-learning with DQN algorithm for grid-world environment, train for 1000 episodes
when-training-rl-agents-use-agentdb-learning with custom continuous state space, configure SAC algorithm for robot control task
when-training-rl-agents-use-agentdb-learning benchmark all 9 RL algorithms on cart-pole environment and generate comparison report
when-training-rl-agents-use-agentdb-learning export trained DQN agent to production with Express API endpoint and latency monitoring
모범 사례
- SACのような複雑なアルゴリズムの前に、Q-Learningのようなシンプルなアルゴリズムから始める
- 探索と活用のバランスを確保するために探索率の減衰をモニタリングする
- 訓練が中断された場合に再開できるよう、1000エピソードごとにチェックポイントを保存する
- 意味のある学習が行われたことを確認するために、ランダムベースラインと比較して検証する
피하기
- 検証エピソードなしで訓練すると過学習につながる
- 探索減衰を速く設定しすぎると準最適な方策になる
- リプレイバッファサイズの制限を無視するとメモリ問題が発生する
- 推論レイテンシのモニタリングなしでデプロイすると本番環境で問題が発生する