AI-Creator bietet eine flexible Architektur zur Erstellung von KI-Agenten, die Aufgaben ausführen, über natürliche Sprache interagieren und externe Tools nutzen können. Es umfasst Module für Prompt-Management, Chain-of-Thought-Reasoning, Sitzungsmerkmale und anpassbare Pipelines. Entwickler können Agentenverhalten durch einfache JSON- oder Code-Konfigurationen definieren, APIs und Datenbanken als Tools integrieren und Agenten als Webdienste oder CLI-Anwendungen bereitstellen. Das Framework unterstützt Erweiterbarkeit und Modularität, was es ideal für die Prototypenentwicklung von Chatbots, virtuellen Assistenten und spezialisierten digitalen Arbeitern macht.

Multi-Agent Inspection Simulation bietet ein umfassendes Framework zur Simulation und Schulung mehrerer autonomer Agenten, die Inspektionsaufgaben in Unity 3D-Umgebungen kooperativ ausführen. Es integriert sich mit dem Unity ML-Agents-Toolkit und bietet konfigurierbare Szenen mit Inspektionszielen, anpassbaren Belohnungsfunktionen und Agentenverhaltensparametern. Forscher können benutzerdefinierte Umgebungen skripten, die Anzahl der Agenten definieren und Trainingspläne über Python-APIs festlegen. Das Paket unterstützt parallele Trainingssitzungen, TensorBoard-Logging und anpassbare Beobachtungen, einschließlich Raycasts, Kamerafeeds und Positionsdaten. Durch Anpassung der Hyperparameter und der Komplexität der Umgebung können Benutzer Verstärkungslern-Algorithmen anhand von Abdeckung, Effizienz und Koordinationsmetriken benchmarken. Der Open-Source-Code fördert die Erweiterung für Robotik-Prototypen, kooperative KI-Forschung und Bildungsdemonstrationen im Bereich Multi-Agenten-Systeme.

Dieses Repository liefert einen anpassbaren Multi-Agenten-Rahmen, der ein Taxi-Callcenter simuliert. Es definiert verschiedene KI-Agenten: CustomerAgent für Fahranfragen, DispatchAgent zur Fahrerwahl basierend auf Nähe, DriverAgent zur Bestätigung von Zuweisungen und Statusaktualisierungen sowie NotificationAgent für Rechnungsstellung und Mitteilungen. Die Agenten interagieren über eine Orchestrator-Schleife mit OpenAI GPT-Aufrufen und Gedächtnis, was asynchrone Dialoge, Fehlerbehandlung und Protokollierung ermöglicht. Entwickler können Agentenprompt anpassen, Echtzeitsysteme integrieren und KI-gesteuerte Kunden- sowie Einsatz-Workflows leicht prototypisieren.