Unity-ML-Agents--Custom-SideChannels.md-代码解析-Toy模板网

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官方文档：

https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/blob/release_19/docs/ML-Agents-Overview.md#additional-features

https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/blob/release_19/docs/Custom-SideChannels.md

1.Unity C# 示例

1.1 StringLogSideChannel类

1.1.1 ChannelId = new Guid("621f0a70-4f87-11ea-a6bf-784f4387d1f7");

1.1.2 protected override void OnMessageReceived(IncomingMessage msg)

1.1.3 public void SendDebugStatementToPython(string logString, string stackTrace, LogType type)

1.1.4 var stringToSend = type.ToString() + ": " + logString + "\n" + stackTrace

1.2 RegisterStringLogSideChannel类

1.2.1 public class RegisterStringLogSideChannel : MonoBehaviour

1.2.2 StringLogSideChannel stringChannel

1.2.3 Awake()

1.2.4 OnDestroy()

1.2.5 Update()

2. Python示例

2.1 StringLogChannel类

2.1.1 __init__ 方法

2.1.2 on_message_received()

2.2 ML-Agents Python 与 Unity Editor 通信

2.2.1 env = UnityEnvironment(side_channels=[string_log])

2.2.2 group_name = list(env.behavior_specs.keys())[0]

2.2.3 group_spec = env.behavior_specs[group_name]

2.2.4 decision_steps, terminal_steps = env.get_steps(group_name)

2.2.5 string_log.send_string( f"Step {i} occurred with {len(decision_steps)} deciding agents and " f"{len(terminal_steps)} terminal agents"

1.Unity C# 示例

1.1 StringLogSideChannel类

using UnityEngine;
using Unity.MLAgents;
using Unity.MLAgents.SideChannels;
using System.Text;
using System;

public class StringLogSideChannel : SideChannel
{
    // 创建一个唯一的 GUID 用于标识该 SideChannel
    public StringLogSideChannel()
    {
        ChannelId = new Guid("621f0a70-4f87-11ea-a6bf-784f4387d1f7");
    }

    // 在接收到消息时调用该方法，这里只是简单地输出接收到的字符串消息
    protected override void OnMessageReceived(IncomingMessage msg)
    {
        var receivedString = msg.ReadString();
        Debug.Log("From Python : " + receivedString);
    }

    // 将日志信息发送到 Python 端
    public void SendDebugStatementToPython(string logString, string stackTrace, LogType type)
    {
        if (type == LogType.Error)
        {
            // 将日志信息与堆栈跟踪合并为一个字符串
            var stringToSend = type.ToString() + ": " + logString + "\n" + stackTrace;
            // 创建一个 OutgoingMessage 对象，并将字符串信息写入其中
            using (var msgOut = new OutgoingMessage())
            {
                msgOut.WriteString(stringToSend);
                // 将消息加入发送队列，等待发送
                QueueMessageToSend(msgOut);
            }
        }
    }
}

这段代码实现了一个自定义的 SideChannel，用于向 Python 端发送调试信息。具体来说，它继承了 Unity.MLAgents.SideChannels.SideChannel 类，并覆盖了其中的 OnMessageReceived() 方法和自定义的 SendDebugStatementToPython() 方法。它还定义了一个 GUID 作为通道 ID。

在 OnMessageReceived() 方法中，它接收一个传入的消息，并将其作为字符串打印到 Unity 控制台中。

在 SendDebugStatementToPython() 方法中，它接收三个参数：一个字符串 logString，一个字符串 stackTrace 和一个 LogType 类型。如果传入的类型是 Error，它将将日志和堆栈跟踪信息连接在一起，并将结果作为字符串发送到 Python 端。

这个 SideChannel 的 ChannelId 是 "621f0a70-4f87-11ea-a6bf-784f4387d1f7"，可以用于在 Python 端实例化对应的环境，并接收 Unity 控制台的调试信息。

1.1.1 ChannelId = new Guid("621f0a70-4f87-11ea-a6bf-784f4387d1f7");

    public StringLogSideChannel()
    {
        ChannelId = new Guid("621f0a70-4f87-11ea-a6bf-784f4387d1f7");
    }

这段代码定义了一个名为 StringLogSideChannel 的类，并在类的构造函数中为它的 ChannelId 属性设置了一个 Guid 值。Guid 是一种全局唯一标识符，可用于标识对象、类型、属性等。在这里，ChannelId 的 Guid 值用于标识这个 Side Channel 的唯一标识符，从而使它能够与其他 Side Channel 区别开来。

1.1.2 protected override void OnMessageReceived(IncomingMessage msg)

    protected override void OnMessageReceived(IncomingMessage msg)
    {
        var receivedString = msg.ReadString();
        Debug.Log("From Python : " + receivedString);
    }

这个方法重载了父类 SideChannel 中的 OnMessageReceived 方法，用于处理接收到的消息。在这个具体的实现中，方法会从接收到的消息中读取字符串，并将其使用 Debug.Log 输出到 Unity 的控制台中，前面加上 "From Python : " 的前缀。这个方法的具体功能实现可以根据具体需求进行修改。

1.1.3 public void SendDebugStatementToPython(string logString, string stackTrace, LogType type)

   public void SendDebugStatementToPython(string logString, string stackTrace, LogType type)
    {
        if (type == LogType.Error)
        {
            // 将日志信息与堆栈跟踪合并为一个字符串
            var stringToSend = type.ToString() + ": " + logString + "\n" + stackTrace;
            // 创建一个 OutgoingMessage 对象，并将字符串信息写入其中
            using (var msgOut = new OutgoingMessage())
            {
                msgOut.WriteString(stringToSend);
                // 将消息加入发送队列，等待发送
                QueueMessageToSend(msgOut);
            }
        }
    }

这段代码定义了一个名为 SendDebugStatementToPython 的公共方法。这个方法用于将 Unity 引擎中的调试日志发送到 Python 程序中进行记录。

方法的第一个参数 logString 是一个字符串，表示调试日志信息。第二个参数 stackTrace 是一个字符串，表示调用堆栈信息。第三个参数 type 是一个 LogType 类型的枚举值，用于表示调试日志的类型（如普通信息、警告或错误）。

如果日志类型是错误（LogType.Error），则将日志信息和堆栈跟踪合并为一个字符串，并将其写入一个 OutgoingMessage 对象中。然后将该消息添加到消息发送队列中，等待发送到 Python 程序。

问：字符串信息写入其中？怎么写入的？

在这段代码中，创建了一个 OutgoingMessage 对象 msgOut，然后调用 msgOut.WriteString(stringToSend) 将字符串信息 stringToSend 写入到这个消息对象中。最后调用 QueueMessageToSend(msgOut) 将这个消息对象加入到发送队列中，等待发送。这个消息对象中的字符串信息会随着消息一起发送到 TensorBoard 中。

问：发送到 TensorBoard ？

在 Unity ML-Agents 中，可以通过将训练期间的统计信息发送到 TensorBoard，进行实时的可视化和分析。在 ML-Agents 中，将这些统计信息发送到 TensorBoard 需要借助一个叫做 SideChannel 的机制。SideChannel 是一种用于在训练期间与外部系统交换信息的方式，可以将消息传递到 TensorBoard 或其他外部系统。

1.1.4 var stringToSend = type.ToString() + ": " + logString + "\n" + stackTrace

var stringToSend = type.ToString() + ": " + logString + "\n" + stackTrace;

这行代码将LogType、日志信息和堆栈跟踪信息合并成一个字符串，用于在 SendDebugStatementToPython() 方法中将其写入 OutgoingMessage 对象中，最终发送到 TensorBoard 中。具体来说，使用了 "+" 操作符将这三部分信息连接在一起，LogType、日志信息和堆栈跟踪信息之间用 "\n" 换行符分隔。

例如，如果 logString 是 "Failed to load model"，stackTrace 是：

UnityEngine.Debug:LogError(Object) MLAgents.Inference.TensorFlowSharpUtils:LoadModel(String, Boolean) (at Assets/ML-Agents/Plugins/UnityTensorFlowPlugin/Scripts/Utilities/TensorFlowSharpUtils.cs:51) MLAgents.Inference.TensorFlowSharpModel:Reload() (at Assets/ML-Agents/Plugins/UnityTensorFlowPlugin/Scripts/Models/TensorFlowSharpModel.cs:63) MLAgents.Inference.BarracudaModel:Reload() (at Assets/ML-Agents/Plugins/Unity.Barracuda/Models/BarracudaModel.cs:54) MLAgents.Inference.ModelRunner:LoadModel() (at Assets/ML-Agents/Plugins/Unity.Barracuda/InferenceEngine/ModelRunner.cs:60) MLAgents.Inference.DecisionRequester:Initialize() (at Assets/ML-Agents/DecisionRequester.cs:26) MLAgents.Academy:InitializeEnvironment() (at Assets/ML-Agents/Components/Academy.cs:139) UnityEngine.Object:Instantiate(Object, Vector3, Quaternion, Transform)

则最终生成的字符串为 "Error: Failed to load model\nUnityEngine.Debug:LogError(Object)\nMLAgents.Inference.TensorFlowSharpUtils:LoadModel(String, Boolean) (at Assets/ML-Agents/Plugins/UnityTensorFlowPlugin/Scripts/Utilities/TensorFlowSharpUtils.cs:51)\nMLAgents.Inference.TensorFlowSharpModel:Reload() (at Assets/ML-Agents/Plugins/UnityTensorFlowPlugin/Scripts/Models/TensorFlowSharpModel.cs:63)\nMLAgents.Inference.BarracudaModel:Reload() (at Assets/ML-Agents/Plugins/Unity.Barracuda/Models/BarracudaModel.cs:54)\nMLAgents.Inference.ModelRunner:LoadModel() (at Assets/ML-Agents/Plugins/Unity.Barracuda/InferenceEngine/ModelRunner.cs:60)\nMLAgents.Inference.DecisionRequester:Initialize() (at Assets/ML-Agents/DecisionRequester.cs:26)\nMLAgents.Academy:InitializeEnvironment() (at Assets/ML-Agents/Components/Academy.cs:139)\nUnityEngine.Object:Instantiate(Object, Vector3, Quaternion, Transform)"。

1.2 RegisterStringLogSideChannel类

using UnityEngine;
using Unity.MLAgents;

public class RegisterStringLogSideChannel : MonoBehaviour
{
    StringLogSideChannel stringChannel;

    public void Awake()
    {
        // 创建 Side Channel 对象
        stringChannel = new StringLogSideChannel();

        // 当创建一个 Debug.Log 消息时，将其发送到 stringChannel
        Application.logMessageReceived += stringChannel.SendDebugStatementToPython;

        // 注册该 Channel
        SideChannelManager.RegisterSideChannel(stringChannel);
    }

    public void OnDestroy()
    {
        // 取消注册 Debug.Log 的回调
        Application.logMessageReceived -= stringChannel.SendDebugStatementToPython;
        if (Academy.IsInitialized){
            // 取消注册该 Channel
            SideChannelManager.UnregisterSideChannel(stringChannel);
        }
    }

    public void Update()
    {
        // 可选: 如果按下空格键，触发一个错误
        if (Input.GetKeyDown(KeyCode.Space))
        {
            Debug.LogError("This is a fake error. Space bar was pressed in Unity.");
        }
    }
}

这段代码用于注册一个自定义的 Side Channel，用于将 Unity 中的 Debug.Log 消息发送到 Python 程序中，以便在 TensorBoard 中进行可视化和分析。具体实现包括：

①创建 StringLogSideChannel 对象作为 Side Channel，并通过注册它来让 ML-Agents 知道这个 Side Channel 的存在。

②注册一个 Application.logMessageReceived 委托，以便在 Unity 中有新的 Debug.Log 消息时触发 StringLogSideChannel 的 SendDebugStatementToPython 方法，将消息发送到 Python 程序中。

③在 Update 方法中，可以通过按下空格键来产生一个错误消息，以测试消息是否能够被成功地发送到 Python 程序中。

总之，这段代码可以将 Unity 中的 Debug.Log 消息发送到 Python 程序中，方便在 TensorBoard 中进行分析和可视化。

1.2.1 public class RegisterStringLogSideChannel : MonoBehaviour

public class RegisterStringLogSideChannel : MonoBehaviour
{

}

这行代码定义了一个名为 RegisterStringLogSideChannel 的类，这个类继承自 Unity 引擎的 MonoBehaviour 类，说明它是一个脚本组件。通常情况下，脚本组件可以被添加到游戏场景中的 GameObject 上，从而让脚本在游戏运行时被执行。

1.2.2 StringLogSideChannel stringChannel

StringLogSideChannel stringChannel;

这行代码声明了一个名为 stringChannel 的 StringLogSideChannel 类型的变量。它将用于管理和发送日志消息。

1.2.3 Awake()

    public void Awake()
    {
        // 创建 Side Channel 对象
        stringChannel = new StringLogSideChannel();

        // 当创建一个 Debug.Log 消息时，将其发送到 stringChannel
        Application.logMessageReceived += stringChannel.SendDebugStatementToPython;

        // 注册该 Channel
        SideChannelManager.RegisterSideChannel(stringChannel);
    }

这段代码在 Awake 方法中实例化 StringLogSideChannel 对象，并且将它注册到 Unity 的 SideChannelManager 中。还通过 Application.logMessageReceived 事件将 SendDebugStatementToPython 方法绑定到 Debug.Log 消息的事件上，以便将消息发送到 Python 程序。这样，当 Unity 中使用 Debug.Log 输出日志时，这些日志信息将通过 StringLogSideChannel 被发送到 Python 程序，并被记录到 TensorBoard 中。

stringChannel = new StringLogSideChannel();

这行代码创建了一个名为stringChannel的StringLogSideChannel对象，并将其实例化。stringChannel变量将在后面的代码中用于调用该对象的方法和属性。

Application.logMessageReceived += stringChannel.SendDebugStatementToPython;

这行代码实现了将 Unity 的 Debug.Log 消息发送到 Python 端。具体来说，Application.logMessageReceived 是一个事件，在每次 Unity 中打印一条日志信息时都会触发。通过将 stringChannel.SendDebugStatementToPython 添加为这个事件的监听器，可以将每条日志信息都发送到 Python 端。这里的 stringChannel 是 StringLogSideChannel 类的实例对象，而 SendDebugStatementToPython 方法则是这个实例对象中定义的用于发送日志信息的方法。

SideChannelManager.RegisterSideChannel(stringChannel);

SideChannelManager.RegisterSideChannel(stringChannel)是将自定义的Side Channel注册到ML-Agents中的全局管理器中。通过此方法，可以确保所有的agents和训练进程都可以访问到该channel，并可以向其发送和接收消息。在这个例子中，我们注册了一个StringLogSideChannel的实例，以便在Unity中生成的Debug.Log消息可以发送到Python端，从而能够在TensorBoard中查看。

1.2.4 OnDestroy()

    public void OnDestroy()
    {
        // 取消注册 Debug.Log 的回调
        Application.logMessageReceived -= stringChannel.SendDebugStatementToPython;
        if (Academy.IsInitialized){
            // 取消注册该 Channel
            SideChannelManager.UnregisterSideChannel(stringChannel);
        }
    }

这段代码是在Unity中的一个MonoBehaviour对象销毁时执行的。当这个对象被销毁时，该方法被调用，取消注册之前注册的回调和SideChannel。如果Unity的Academy对象已经被初始化，也就是说我们正在训练一个ML-Agent，那么就取消注册该Channel。这是为了确保在训练期间我们不会向已经关闭的通道发送信息。

1.2.5 Update()

    public void Update()
    {
        // 可选: 如果按下空格键，触发一个错误
        if (Input.GetKeyDown(KeyCode.Space))
        {
            Debug.LogError("This is a fake error. Space bar was pressed in Unity.");
        }
    }

这段代码中的Update()函数，会在每一帧渲染时被Unity自动调用。在该函数中，如果检测到用户按下了键盘上的空格键，则会触发一个错误。这个错误将通过Debug.LogError()函数输出到控制台中，并通过Side Channel发送到Python程序中，在TensorBoard中记录下来。这个功能只是一个可选项，用于演示如何通过Side Channel从Unity向Python发送消息。

2. Python示例

2.1 StringLogChannel类

from mlagents_envs.environment import UnityEnvironment
from mlagents_envs.side_channel.side_channel import (
    SideChannel,
    IncomingMessage,
    OutgoingMessage,
)
import numpy as np
import uuid


# 创建 StringLogChannel 类
class StringLogChannel(SideChannel):

    def __init__(self) -> None:
        # 调用 SideChannel 的构造函数，并传入通道 ID
        super().__init__(uuid.UUID("621f0a70-4f87-11ea-a6bf-784f4387d1f7"))

    def on_message_received(self, msg: IncomingMessage) -> None:
        """
        Note: We must implement this method of the SideChannel interface to
        receive messages from Unity
        """
        # 读取字符串并输出到控制台
        print(msg.read_string())

    def send_string(self, data: str) -> None:
        # 创建 OutgoingMessage 对象，并将字符串写入其中
        msg = OutgoingMessage()
        msg.write_string(data)
        # 调用 SideChannel 的 queue_message_to_send 方法将消息加入发送队列
        super().queue_message_to_send(msg)

这段代码定义了一个名为 StringLogChannel 的类，该类继承了 SideChannel 类。在 StringLogChannel 中，我们实现了 on_message_received 方法，该方法在接收到消息时被调用。在这个方法中，我们简单地从消息中读取一个字符串并打印它。

此外，我们还定义了一个名为 send_string 的方法，该方法用于将一个字符串发送到 Unity 环境中。在这个方法中，我们将字符串添加到一个 OutgoingMessage 中，并调用 queue_message_to_send 方法将消息加入发送队列。

整个 StringLogChannel 类的目的是实现一个自定义的 SideChannel，用于在 Unity 环境和 Python 脚本之间传递字符串。通过这个自定义 SideChannel，Python 脚本可以接收来自 Unity 环境的字符串日志信息，并且可以将字符串信息发送回 Unity 环境。

2.1.1 `init` 方法

    def __init__(self) -> None:
        # 调用 SideChannel 的构造函数，并传入通道 ID
        super().__init__(uuid.UUID("621f0a70-4f87-11ea-a6bf-784f4387d1f7"))

这一行代码定义了 StringLogChannel 类的构造函数，构造函数的主要作用是在创建类的实例时对实例的属性进行初始化。在这个构造函数中，super().__init__(uuid.UUID("621f0a70-4f87-11ea-a6bf-784f4387d1f7")) 调用了父类 SideChannel 的构造函数，将一个唯一标识符作为参数传递给父类，用于识别该通道。

这段代码是定义了一个名为 StringLogChannel 的 Python 类，继承了 Unity ML-Agents 提供的 SideChannel 类，用于与 Unity 引擎进行通信。

在 __init__ 方法中，该类调用了其父类 SideChannel 的构造函数，并传入了一个唯一标识该通道的 UUID。

通道 ID 的作用是让 Unity 引擎能够识别出这个通道，进而与之建立通信连接。在实际应用中，我们需要为每个自定义的 Side Channel 分配一个独有的 UUID。

2.1.2 on_message_received()

    def on_message_received(self, msg: IncomingMessage) -> None:
        """
        Note: We must implement this method of the SideChannel interface to
        receive messages from Unity
        """
        # 读取字符串并输出到控制台
        print(msg.read_string())

这行代码定义了一个名为on_message_received的方法，它是一个回调函数，用于在收到来自Unity环境的消息时被调用。该方法需要接收一个IncomingMessage类型的参数msg，表示接收到的消息。返回值为None，表示该方法不返回任何内容。

这是一个类方法（instance method），用于在接收到 Unity 端的消息时调用。它接受一个 IncomingMessage 类型的参数 msg，表示从 Unity 端接收到的消息。该方法主要的作用是读取消息内容并进行相应的处理。

这个函数是实现了 SideChannel 接口中的一个方法 on_message_received()，用于接收来自 Unity 的消息。其中的注释指出，必须实现这个方法才能从 Unity 接收消息。这个方法会读取一个字符串并输出到控制台。

2.1.3

    def send_string(self, data: str) -> None:
        # 创建 OutgoingMessage 对象，并将字符串写入其中
        msg = OutgoingMessage()
        msg.write_string(data)
        # 调用 SideChannel 的 queue_message_to_send 方法将消息加入发送队列
        super().queue_message_to_send(msg)

这一行代码定义了一个名为 send_string 的实例方法，它接收一个字符串类型的参数 data，并且没有返回值。这个方法的作用是将 data 字符串发送给 Unity 环境，以便在 Unity 环境中打印这个字符串。方法的实现包括以下步骤：

创建一个 OutgoingMessage 对象，该对象用于存储待发送的消息。
将 data 字符串写入 OutgoingMessage 对象。
调用父类 SideChannel 的 queue_message_to_send 方法，将消息加入到发送队列中，等待 Unity 环境接收。

2.2 ML-Agents Python 与 Unity Editor 通信

# 创建 StringLogChannel 类的实例
string_log = StringLogChannel()

# 通过 side_channels 参数将该 SideChannel 实例传入 Unity 环境，与 Unity Editor 建立连接
env = UnityEnvironment(side_channels=[string_log])

# 重置 Unity 环境
env.reset()

# 发送一个字符串消息到 StringLogChannel
string_log.send_string("The environment was reset")

# 获取第一个 group 的名称和 group_spec
group_name = list(env.behavior_specs.keys())[0]  
group_spec = env.behavior_specs[group_name]

# 进行 1000 次模拟
for i in range(1000):
    # 获取当前步骤的决策和终止步骤
    decision_steps, terminal_steps = env.get_steps(group_name)

    # 发送一个字符串消息到 StringLogChannel，其中包含当前步骤的一些信息
    string_log.send_string(
        f"Step {i} occurred with {len(decision_steps)} deciding agents and "
        f"{len(terminal_steps)} terminal agents"
    )

    # 进行一步模拟
    env.step()

# 关闭 Unity 环境
env.close()

这段代码使用了 ML-Agents Python 包来与 Unity Editor 之间的通信，从而控制 Unity 的环境进行学习。

首先，创建了一个 StringLogChannel 对象 string_log，它是一个自定义的 SideChannel，用于发送调试信息。接着，通过 UnityEnvironment 创建了一个与 Unity Editor 进行通信的环境 env，并将 string_log 作为输入的 side_channels 参数传入。然后，调用 env.reset() 重置环境，并向 string_log 发送一条调试信息。group_name 为第一个 group 的名称，group_spec 是该 group 的 BehaviorSpec。随后，在一个循环中，通过 env.get_steps(group_name) 获取该 group 中的决策步骤和终止步骤。然后，向 string_log 发送包含有关智能体数量的调试信息，调用 env.step() 推进环境的状态，直到达到循环次数上限，最后调用 env.close() 关闭环境。

2.2.1 env = UnityEnvironment(side_channels=[string_log])

env = UnityEnvironment(side_channels=[string_log])

这行代码创建了一个Unity环境对象（UnityEnvironment），并将一个SideChannel（string_log）作为参数传递给构造函数。SideChannel被用来在Unity环境和Python之间传递信息。通过将string_log传递给构造函数，我们告诉Unity环境我们希望使用该SideChannel进行通信。

2.2.2 group_name = list(env.behavior_specs.keys())[0]

group_name = list(env.behavior_specs.keys())[0]

这行代码的含义是获取Unity环境中第一个Behavior的名称（Behavior是Agent的执行逻辑，例如移动、射击等），将其赋值给变量 group_name。在ML-Agents库中，一个Unity环境可以有多个Behavior，每个Behavior都由一个Brain来控制。在这里，我们只选择了第一个Behavior进行操作。

2.2.3 group_spec = env.behavior_specs[group_name]

group_spec = env.behavior_specs[group_name]

env.behavior_specs 是一个字典，它包含了 Unity 环境中每个行为的规格（specifications）。每个行为都有一个唯一的名称，称为 group_name。通过 env.behavior_specs.keys() 可以获取所有行为名称组成的列表，而 [0] 则表示取第一个行为的名称。

通过 env.behavior_specs[group_name]，可以获取指定名称的行为的规格，包括它的动作空间（action space）和观测空间（observation space）等信息。具体内容取决于你在 Unity 中创建环境时定义的行为规格。

2.2.4 decision_steps, terminal_steps = env.get_steps(group_name)

decision_steps, terminal_steps = env.get_steps(group_name)

decision_steps 和 terminal_steps 是来自 Unity 环境的两个 AgentStep 对象列表，用于保存每个代理在给定时间步骤中的状态信息。 decision_steps 包含所有仍在决策的代理的信息，而 terminal_steps 包含已经终止的代理的信息。env.get_steps(group_name) 方法用于从环境中获取给定组名称 group_name 的所有 AgentStep 对象，然后将它们分别分配给 decision_steps 和 terminal_steps。

2.2.5 string_log.send_string( f"Step {i} occurred with {len(decision_steps)} deciding agents and " f"{len(terminal_steps)} terminal agents"

    string_log.send_string(
        f"Step {i} occurred with {len(decision_steps)} deciding agents and "
        f"{len(terminal_steps)} terminal agents"

这一行代码的作用是发送一个字符串给Unity，该字符串包含了当前步数（i），决策步骤的Agent数量（decision_steps），以及终止步骤的Agent数量（terminal_steps）。其中，字符串使用了f-string的格式化方法，可以动态地将变量嵌入到字符串中。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-447945.html

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