Multi-Agent Debate

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Multi-Agent Debate es un marco de Python de código abierto que configura debates estructurados entre múltiples agentes de IA. Cada agente desempeña un papel — defensor, opositor o moderador — y contribuye con argumentos, contraargumentos y resúmenes. Los usuarios pueden personalizar las reglas del debate, las personalidades de los agentes y integrar diversos LLM como GPT-4. El marco gestiona la toma de turnos, el registro de argumentos y la síntesis de veredictos finales, permitiendo a investigadores y desarrolladores explorar el razonamiento colaborativo y evaluar la calidad de la argumentación de LLM en un entorno reproducible.
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May 05 2025
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Multi-Agent Debate es un marco de Python de código abierto que configura debates estructurados entre múltiples agentes de IA. Cada agente desempeña un papel — defensor, opositor o moderador — y contribuye con argumentos, contraargumentos y resúmenes. Los usuarios pueden personalizar las reglas del debate, las personalidades de los agentes y integrar diversos LLM como GPT-4. El marco gestiona la toma de turnos, el registro de argumentos y la síntesis de veredictos finales, permitiendo a investigadores y desarrolladores explorar el razonamiento colaborativo y evaluar la calidad de la argumentación de LLM en un entorno reproducible.
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¿Qué es Multi-Agent Debate?

Multi-Agent Debate ofrece un conjunto completo de herramientas para orquestar debates interactivos entre agentes de IA. Los desarrolladores clonan el repositorio, instalan dependencias y definen roles como Pro, Contra y Moderador en un archivo de configuración. El marco utiliza APIs de OpenAI o LLM compatibles para generar rondas estructuradas: declaraciones de apertura, refutaciones y términos de cierre. Tras cada ronda, el agente Moderador sintetiza puntos clave y registra los registros. Los usuarios pueden ajustar la duración del debate, las personalidades de los agentes y las métricas de puntuación. El diseño modular permite integrar LLM personalizados, arquitecturas de plugins y herramientas de visualización para análisis. Esta configuración acelera la investigación en argumentación impulsada por IA, toma de decisiones colaborativa y generación automática de contenido basada en los resultados del debate.

¿Quién usará Multi-Agent Debate?

  • Investigadores en IA
  • Desarrolladores de LLM
  • Científicos de datos
  • Educadores y académicos
  • Ingenieros de aseguramiento de calidad

¿Cómo usar Multi-Agent Debate?

  • Paso 1: Clona el repositorio de GitHub en https://github.com/AlexandreSajus/Multi-Agent-Debate
  • Paso 2: Instala dependencias de Python con pip install -r requirements.txt
  • Paso 3: Crea un archivo .env y añade tus claves API de OpenAI u otros LLM
  • Paso 4: Edita debate_config.yaml para establecer roles de agentes, temas de debate y número de rondas
  • Paso 5: Ejecuta python run_debate.py para lanzar el debate de múltiples agentes
  • Paso 6: Revisa los argumentos generados, resúmenes y registros en el directorio output
  • Paso 7: Personaliza las indicaciones del agente o integra LLM adicionales según sea necesario

Plataforma

  • mac
  • windows
  • linux

Características y Beneficios Clave de Multi-Agent Debate

Las características principales

  • Orquestación de debates multi-agente
  • Roles y personalidades de agentes personalizables
  • Rondas de debate estructuradas (afirmaciones, refutaciones, resúmenes)
  • Integración con OpenAI y LLM compatibles
  • Configuración de debates vía YAML
  • Registro de argumentos y visualización de resultados

Los beneficios

  • Facilita la investigación en razonamiento colaborativo de IA
  • Evalúa la calidad de la argumentación de LLM
  • Altamente configurable y extensible
  • Simplifica la configuración de debates multi-agente
  • Reutilizable para diversos temas y dominios
  • Código abierto y respaldado por la comunidad

Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Multi-Agent Debate

  • Investigación y evaluación comparativa de argumentación de IA
  • Herramientas educativas para enseñar debate y razonamiento
  • Generación automatizada de contenido con puntos de vista equilibrados
  • Evaluación de modelos mediante escenarios adversariales
  • Generación de transcripciones estructuradas para análisis

FAQs sobre Multi-Agent Debate

Información de la Compañía Multi-Agent Debate

Reseñas de Multi-Agent Debate

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¿Principales Competidores y Alternativas de Multi-Agent Debate?

  • LangChain Multi-Agent Framework
  • Anthropic Constitutional AI
  • Jury.ai
  • DebateGame
  • OpenAI Function-Calling Chains

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