M1/M2/M3チップ搭載のMacでは、ライブラリのビルドエラーやPythonのバージョン不整合が起きやすいため、「仮想環境の作成時からバージョンを厳密に指定する」のが成功の鉄則です。
事前準備
- Unityエディタ: 必ず「Silicon（Apple Silicon）」版をインストールする。
- Miniconda: Apple Silicon (arm64) 対応版をインストールしておく。
環境構築の全コマンド（ターミナルで実行）
ターミナルを開き、以下のコマンドを上から順番に1行ずつコピー＆ペーストして実行してください。
1. 仮想環境の作成と有効化
ML-Agents v1.1.0が許容する最新のPython（3.10.12）をピンポイントで指定して部屋を作ります。
Bash
conda create -n ai_env python=3.10.12 -y
(※もし CondaToSNonInteractiveError という規約同意エラーが出た場合は、画面の指示に従って conda tos accept ... のコマンドを打ってから再度実行してください)
作成した環境に入ります。
Bash
conda activate ai_env
(※プロンプトの先頭が (ai_env) に変わったことを確認してください)
2. 事前ライブラリのインストール（★Mac特有の罠を回避）
ML-Agents本体を入れる前に、エラーの原因となるパーツを先回りして正しいバージョンでインストールします。
① setuptoolsのダウングレード 最新版のsetuptoolsでは pkg_resources 機能が削除されており、ML-Agents実行時にエラーになるため、安定版を指定します。
python -m pip install setuptools==69.5.1
② grpcioのバイナリインストール Macでpipを使ってインストールするとビルドエラーになるため、Condaを使ってコンパイル済みのバイナリ（かつML-Agents v1.1.0が要求するバージョン）を入れます。
conda install -c conda-forge grpcio=1.48.2 -y
③ PyTorchのインストール MacのGPU（MPS）を利用するための機械学習コアライブラリを入れます。
conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch -y
3. ML-Agentsのインストール
地固めが終わったので、ここでいよいよ本体をインストールします。
python -m pip install mlagents==1.1.0
4. 動作確認
以下のコマンドを実行し、Unityのロゴ（アスキーアート）やコマンドのヘルプ画面が表示されれば、環境構築は完璧に完了です！
mlagents-learn --help
【日々の運用メモ】
- 学習を行うためにターミナルを開いた際は、必ず最初に
conda activateai_env
を実行してから作業を始めてください。 - 作業を終えるときは
conda deactivate
で環境から抜けられます。