GEN_AI bietet eine flexible Architektur zum Zusammenstellen generativer KI-Agenten durch Definition von Verarbeitungs-Pipelines, Integration großer Sprachmodelle und Unterstützung benutzerdefinierter Plugins. Entwickler können Text-, Bild- oder Daten-Workflows konfigurieren, Eingabe/Ausgabe verwalten und Funktionen durch Community- oder benutzerdefinierte Plugins erweitern. Das Framework vereinfacht die Orchestrierung der Aufrufe mehrerer KI-Dienste, stellt Protokollierung und Fehlerverwaltung bereit und ermöglicht schnelle Prototypenerstellung. Mit modularen Komponenten und Konfigurationsdateien können Teams KI-gesteuerte Anwendungen in Forschung, Kundendienst, Inhaltsproduktion und mehr schnell bereitstellen, überwachen und skalieren.

Dieses Repository bietet ein End-to-End-Verstärkungslernframework für die Forschung im StarCraft II Gameplay. Der Kernagent verwendet Proximal Policy Optimization (PPO), um Policies-Netzwerke zu erlernen, die Beobachtungsdaten aus der PySC2-Umgebung interpretieren und präzise Spielaktionen ausführen. Entwickler können neuronale Netzwerkschichten, Belohnungsformung und Trainingspläne konfigurieren, um die Leistung zu optimieren. Das System unterstützt Mehrprozessverarbeitung für effiziente Beispelsammlung, Protokollierungstools zur Überwachung der Trainingskurven und Evaluierungsskripte zum Testen trainierter Policies gegen skriptgesteuerte oder integrierte KI-Gegner. Der Code ist in Python geschrieben und nutzt TensorFlow für Modelldefinition und Optimierung. Nutzer können Komponenten wie maßgeschneiderte Belohnungsfunktionen, Zustandsvorverarbeitung oder Netzwerkarchitekturen erweitern, um spezifische Forschungsziele zu verfolgen.