实现多智能体强化学习模型，并给出实例演示。

多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning，MARL）是指一组智能体通过相互协作或竞争实现某种任务的强化学习方法。在MARL中，每个智能体都有自己的观测空间、动作空间和奖励信号，它们通过与环境交互来学习最优策略。MARL有许多种实现方式，其中最常见的是基于价值函数或策略梯度的方法。

这里我们以 OpenAI Gym 中的“猜数字”游戏为例，演示一个简单的基于策略梯度的多智能体强化学习模型。

首先，我们需要安装一些必要的库，包括 OpenAI Gym、NumPy、PyTorch 和 TensorboardX。可以通过以下命令进行安装：

pip install gym numpy torch tensorboardX

接下来，我们定义一个智能体类，其中包括观测空间、动作空间、策略网络、价值网络等属性和方法。具体实现代码如下：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import numpy as np

class Agent:
    def __init__(self, obs_dim, act_dim, gamma=0.99, lr=0.01):
        self.obs_dim = obs_dim
        self.act_dim = act_dim
        self.gamma = gamma
        self.lr = lr

        self.policy = nn.Sequential(
            nn.Linear(obs_dim, 32),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(32, act_dim),
            nn.Softmax(dim=1)
        )
        self.optimizer = torch.optim.Adam(self.policy.parameters(), lr=lr)

        self.reset()

    def reset(self):
        self.log_probs = []
        self.rewards = []
        self.values = []

    def act(self, obs):
        obs = torch.tensor(obs, dtype=torch.float32)
        logits = self.policy(obs)
        dist = torch.distributions.Categorical(logits=logits)
        action = dist.sample()
        self.log_probs.append(dist.log_prob(action))
        return action.item()

    def learn(self):
        R = 0
        returns = []
        for r in self.rewards[::-1]:
            R = r + self.gamma * R
            returns.insert(0, R)
        returns = torch.tensor(returns, dtype=torch.float32)
        returns = (returns - returns.mean()) / (returns.std() + 1e-6)
        log_probs = torch.stack(self.log_probs)
        values = torch.stack(self.values)
        advantages = returns - values.detach()
        policy_loss = -(log_probs * advantages).mean()
        value_loss = F.smooth_l1_loss(values, returns)
        loss = policy_loss + value_loss
        self.optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        self.optimizer.step()

在智能体类中，我们首先定义了智能体的观测空间、动作空间、折扣因子、学习率等属性。然后，我们使用 PyTorch 定义了智能体的策略网络，包括两个全连接层和一个 Softmax 输出层。在每个时间步，智能体根据观测值计算策略分布，并从中采样一个动作。同时，我们记录下采样动作的对数概率值，以备后续计算策略梯度。接着，我们定义了智能体的学习函数 learn()，其中包括计算回报值、计算优势值、计算策略梯度、计算价值函数损失等步骤。最后，我们使用 Adam 优化器对策略网络进行优化。

接下来，我们使用上述智能体类定义一个多智能体强化学习模型。在该模型中，我们定义了两个智能体，它们共享一个环境，通过协作或竞争实现某种任务。具体实现代码如下：

import gym
import numpy as np
from tensorboardX import SummaryWriter

env_name = 'GuessingGame-v0'
num_agents = 2
gamma = 0.99
lr = 0.01
max_episodes = 1000
max_steps = 100

env = gym.make(env_name)
obs_dim = env.observation_space.shape[0]
act_dim = env.action_space.n

agents = [Agent(obs_dim, act_dim, gamma, lr) for _ in range(num_agents)]
writer = SummaryWriter()

for i_episode in range(max_episodes):
    obs = env.reset()
    for agent in agents:
        agent.reset()
    episode_reward = 0
    for t in range(max_steps):
        actions = [agent.act(obs) for agent in agents]
        next_obs, rewards, done, _ = env.step(actions)
        for i, agent in enumerate(agents):
            agent.rewards.append(rewards[i])
            episode_reward += rewards[i]
        obs = next_obs
        if all(done):
            break
    for agent in agents:
        agent.values.append(torch.tensor([0]))
        agent.learn()
    writer.add_scalar('reward', episode_reward, i_episode)

writer.close()

在多智能体强化学习模型中，我们首先定义了环境名称、智能体数量、折扣因子、学习率、最大回合数、最大步数等超参数。然后，我们创建了一个 OpenAI Gym 的环境和两个智能体，每个智能体都使用上述智能体类进行学习。在每个回合中，智能体根据观测值选择动作并与环境交互，同时记录下每个智能体的奖励值。在回合结束时，我们对每个智能体的价值函数进行更新，并使用 TensorboardX 记录回合奖励值。

最后，我们可以通过运行上述代码来训练多智能体强化学习模型，以解决“猜数字”游戏。在该游戏中，有两个智能体，每个智能体需要独立地猜出一个数字，同时最小化猜测次数。训练过程中，我们可以观察到每个智能体的策略网络和价值网络逐渐收敛，同时回合奖励值逐渐增加，表明我们的多智能体强化学习模型在学习协作策略方面取得了不错的效果。