为什么使用ML-Agents？
还再使用状态机和决策树来制作敌人AI吗？Unity ml-agents可以根据场景的输入和一些奖励机制，便可制作自己的AI，比状态机和决策树等方法省下了很多开发者的功夫，而且还能用来做一些其他奇怪的玩法。
1、Unity环境的配置
使用版本：Unity2020.1.1f（Unity 2019.4 or Later都可以）
步骤：
（1）创建3D工程
（2）在菜单栏中windows-PackageManger打开PackageManger。
（3）点击红框，选择Unity Registry。
（4）安装ml-agents的unity包（此处版本为1.0.7）。
（5）如果在AddComponent中看到ML Agents说明配置成功。
python环境的配置
（1）下载python （3.6.1 or Higher）
查看版本方法：windows+r在运行中输入cmd，在cmd窗口中输入
python（笔者python版本为3.8.8）
（2）在cmd窗口中切换到项目目录
（3）创建python虚拟环境
创建虚拟环境，使得该项目的python环境与其他分离。
输入命令python -m venv venv
成功执行后，项目目录下多出文件夹venv
（4）运行activate，激活虚拟环境
输入命令venv\Scripts\activate
成功后命令前面出现（venv）
（5）安装（更新）pip工具
运行命令：python -m pip install --upgrade pip
出现红框则成功。
注：若出现了如下提示
解决方案：
解决方法为到https://slproweb.com/products/Win32OpenSSL.html上下载winopessl，直接下载第一个MSI安装即可：
然后双击msi进行安装，再运行上面的指令就可以了。
（6）安装恰当版本的pytorch
运行指令pip3 install torch~=1.7.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html（此处是1.7.1，版本不通可能有差别）
注：如何查看用哪个版本？进入Unity ml-agents的文档，可以看到相关的命令。安装下面的ml-agents同理。
（7）安装ml-agents
输入命令pip install mlagents，会自动安装所有依赖，但是时间比较长。
成功会出现如下提示。
（8）查看ml-agents是否安装成功
输入mlagents-learn --help，出现如下界面就说明成功了：
