RLlib：多阶段不同配置的双智能体训练实现咨询

完全可以通过RLlib实现这种分阶段的双智能体训练需求，RLlib的多策略管理、训练状态保存/加载机制刚好适配这类场景，具体操作步骤如下：

1. 准备双智能体环境与硬编码策略 #

• 确保你的双智能体环境已正确注册到RLlib，环境需明确区分两个智能体（比如命名为agent_0和agent_1），并定义好各自的观测空间、动作空间。
• 编写自定义硬编码策略：继承RLlib的Policy基类，重写compute_actions方法实现预设的动作逻辑，无需实现训练更新逻辑（learn_on_batch可直接返回空字典）。示例代码：

from ray.rllib.policy import Policy

class HardcodedPolicy(Policy):
    def compute_actions(self, obs_batch, state_batches, prev_action_batch, prev_reward_batch, info_batch, episodes=None, **kwargs):
        # 替换为你的硬编码动作逻辑，比如固定返回某个动作
        return [0] * len(obs_batch), [], {}
    
    def learn_on_batch(self, samples):
        return {}  # 硬编码策略无需训练更新

2. 第一阶段：固定agent_1，训练agent_0 #

• 配置多智能体策略映射：在Trainer的配置中，为两个智能体分别绑定策略——agent_0使用可训练的RL算法（如PPO、DQN），agent_1绑定上述硬编码策略。
• 设置训练终止条件：指定累计训练步数为10步（可通过timesteps_total参数或循环控制训练迭代次数）。
• 启动训练并保存agent_0的策略状态：训练完成后，调用Trainer的save()方法保存整个训练状态，后续可从中恢复agent_0的预训练策略。示例配置与训练代码：

from ray.rllib.agents.ppo import PPOTrainer

# 假设obs_space、act_space是你的环境定义好的观测/动作空间
config_phase1 = {
    "env": "YourCustomTwoAgentEnv",
    "multiagent": {
        "policies": {
            "agent_0_policy": (None, obs_space, act_space, {"framework": "torch"}),
            "agent_1_policy": (HardcodedPolicy, obs_space, act_space, {}),
        },
        "policy_mapping_fn": lambda agent_id, **kwargs: 
            "agent_0_policy" if agent_id == "agent_0" else "agent_1_policy",
    },
}

# 启动第一阶段训练
trainer_phase1 = PPOTrainer(config=config_phase1)
# 循环训练10步（这里的循环次数对应训练迭代，若需精确环境步数可通过stop参数控制）
for _ in range(10):
    trainer_phase1.train()
# 保存训练状态到指定路径
save_path = trainer_phase1.save("./phase1_checkpoint")

3. 第二阶段：复用agent_0预训练策略，联合训练双智能体 #

• 配置第二阶段的多智能体策略：保持agent_0的策略配置不变，将agent_1改为可训练的RL策略（初始权重随机，即“空白策略”）。
• 加载第一阶段的预训练策略：初始化第二阶段的Trainer后，调用restore()方法加载第一阶段保存的检查点，此时agent_0的策略会被恢复为第一阶段训练后的状态，agent_1的策略则保持初始随机状态。
• 启动第二阶段训练：同样控制训练步数为10步，完成联合训练。示例代码：

config_phase2 = {
    "env": "YourCustomTwoAgentEnv",
    "multiagent": {
        "policies": {
            "agent_0_policy": (None, obs_space, act_space, {"framework": "torch"}),
            "agent_1_policy": (None, obs_space, act_space, {"framework": "torch"}),
        },
        "policy_mapping_fn": lambda agent_id, **kwargs: 
            "agent_0_policy" if agent_id == "agent_0" else "agent_1_policy",
    },
}

# 初始化第二阶段Trainer并加载预训练策略
trainer_phase2 = PPOTrainer(config=config_phase2)
trainer_phase2.restore(save_path)

# 启动第二阶段10步训练
for _ in range(10):
    trainer_phase2.train()

关键注意事项 #

• 若需精确控制环境交互步数而非训练迭代次数，可使用RLlib的stop参数，比如第一阶段设置stop={"timesteps_total": 10}，第二阶段设置stop={"timesteps_total": 20}（累计步数）。
• 确保两个阶段的策略名称（如agent_0_policy）一致，否则无法正确加载预训练权重。
• 不同RL算法的Trainer配置略有差异，需根据实际使用的算法（如DQN、SAC）调整配置项。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ram Rachum