unity 的 MLagent怎么一次性训练多个大脑，使用的训练命令和训练的配置文件怎么设置

要一次性训练多个大脑，需要使用Unity的Multi-Agent Reinforcement Learning（MARL）环境。在MARL环境中，多个智能体可以同时学习，从而提高协作和竞争能力。

训练命令：

使用Unity的MLagents-learn命令来启动训练。在训练命令中，需要指定训练的配置文件和场景文件，以及训练使用的算法和超参数等信息。

例如，在Windows系统中，使用以下命令来启动训练：

mlagents-learn config/trainer_config.yaml --env=envs/3DBall --num-envs=3

上述命令中，trainer_config.yaml是训练配置文件，envs/3DBall是场景文件，num-envs=3表示启动3个训练实例。

配置文件：

在训练配置文件中，需要指定训练的算法、智能体数量、智能体的观测和动作空间、训练的超参数等信息。

例如，在trainer_config.yaml配置文件中，可以使用以下代码来指定两个智能体：

default:
    trainer: ppo
    batch_size: 1024
    beta: 5.0e-3
    buffer_size: 512
    epsilon: 0.2
    gamma: 0.99
    hidden_units: 128
    lambd: 0.95
    learning_rate: 3.0e-4
    max_steps: 3.0e7
    memory_size: 256
    normalize: true
    num_epoch: 3
    num_layers: 2
    time_horizon: 64
    sequence_length: 64
    summary_freq: 5000
    use_recurrent: false
    vis_encode_type: simple
    vis_encode_width: 84
    vis_encode_height: 84
    num_agents: 2

上述代码中，num_agents参数指定有两个智能体，其他参数可以根据具体需求进行修改。

总之，要一次性训练多个大脑，需要在MARL环境中使用MLagents-learn命令，并在训练配置文件中指定多个智能体的相关信息。