RRepoGEO

REPOGEO 报告 · LITE

openai/multiagent-competition

默认分支 master · commit b2e081a1 · 扫描时间 2026/6/14 23:12:57

星标 835 · Fork 158

AI 可见性总分
35 /100
亟需修复
品类召回
0 / 2
在所有问题中均未被推荐
规则结果
通过 1 · 警告 1 · 失败 0
客观元数据检查
AI 认识你的名字
3 / 3
直接询问时，AI 是否点名你的仓库
如何阅读这份报告

行动计划告诉你下一步要做什么——按影响力排序、可直接复制粘贴的修改。品类可见性是真正的 GEO 测试：当用户向 AI 提一个不带品牌、本应让 openai/multiagent-competition 浮出水面的问题时，AI 是真的推荐了你，还是推荐了你的竞品？客观检查验证 AI 引擎最先权衡的那些元数据信号。自指检查判断 AI 是否还认识你的名字。

行动计划 — 可复制粘贴的修复

3 条由 gemini-2.5-flash 生成、按优先级排序的修改。修完后请把对应条目标记为完成。

整体方向
  • highlicense#1
    Add a standard open-source license file

    原因：

    当前
    (no LICENSE file detected — the repo has no recognizable license)
    复制粘贴的修复
    Create a `LICENSE` file in the repository root, choosing a standard open-source license like Apache-2.0 or MIT, and include its text.
  • hightopics#2
    Expand repository topics to improve category visibility

    原因：

    当前
    paper
    复制粘贴的修复
    multi-agent, reinforcement-learning, competition, environments, gym, research, ai
  • mediumabout#3
    Update the repository description for better clarity

    原因：

    当前
    Code for the paper "Emergent Complexity via Multi-agent Competition"
    复制粘贴的修复
    Environments and code for simulating and studying emergent behaviors in competitive multi-agent reinforcement learning scenarios.

本次扫描解析到的品类 GEO 通道：google/gemini-2.5-flash, deepseek/deepseek-v4-flash

品类可见性 — 真正的 GEO 测试

向 google/gemini-2.5-flash 提出的不带品牌问题。AI 推荐了你，还是推荐了别人？

各模型使用同一组问题 — 切换标签对比回答与排名。

召回
0 / 2
0% 的问题里出现了 openai/multiagent-competition
平均排名
—
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
0%
在所有被点名的工具中，你占了多少？
头号对手
NetLogo
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. NetLogo · 被推荐 1 次
  2. projectmesa/mesa · 被推荐 1 次
  3. Unity · 被推荐 1 次
  4. Unity-Technologies/ml-agents · 被推荐 1 次
  5. openai/gym · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I simulate competitive multi-agent interactions to study emergent behaviors?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. NetLogo
    2. Mesa (projectmesa/mesa)
    3. Unity
    4. Unity ML-Agents (Unity-Technologies/ml-agents)
    5. OpenAI Gym (openai/gym)
    6. Farama Foundation Gymnasium (Farama-Foundation/Gymnasium)
    7. GAMA Platform
    8. Anylogic

    AI 推荐了 8 个替代方案，却始终没点名 openai/multiagent-competition。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What Python environments are available for training agents in competitive scenarios?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. OpenAI Gym
    2. Gymnasium
    3. PettingZoo
    4. DeepMind Lab
    5. Unity ML-Agents Toolkit
    6. StarCraft II Learning Environment (SC2LE)
    7. Google Football Environment (GFootball)
    8. MAgent
    9. OpenSpiel

    AI 推荐了 9 个替代方案，却始终没点名 openai/multiagent-competition。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答

客观检查

针对 AI 引擎最看重的元数据信号的规则审计。

  • Metadata completeness
    warn

    建议：

  • README presence
    pass

自指检查

当被直接问到你时，AI 是否还知道你的仓库存在？

  • Compared to common alternatives in this category, what is the core differentiator of openai/multiagent-competition?
    pass
    AI 明确点名了 openai/multiagent-competition

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

  • If a team adopts openai/multiagent-competition in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 openai/multiagent-competition

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

  • In one sentence, what problem does the repo openai/multiagent-competition solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 openai/multiagent-competition

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 openai/multiagent-competition 的 README。每次重新扫描都会自动更新，并跳到最新报告——是「我在乎 AI 可发现性」最简单的公开证明。

RepoGEO badge preview实时预览
MARKDOWN（README）
[![RepoGEO](https://repogeo.com/badge/openai/multiagent-competition.svg)](https://repogeo.com/zh/r/openai/multiagent-competition)
HTML
<a href="https://repogeo.com/zh/r/openai/multiagent-competition"><img src="https://repogeo.com/badge/openai/multiagent-competition.svg" alt="RepoGEO" /></a>
Pro

订阅 Pro，解锁深度诊断

openai/multiagent-competition — 轻量扫描仍免费；本卡列出 Pro 相对轻量的深度额度。

  • 深度报告每月 10 次
  • 无品牌品类查询5，轻量 2
  • 优先行动项8，轻量 3