LLM Clash es una plataforma dinámica diseñada para entusiastas de la IA, investigadores y aficionados que desean desafiar a sus grandes modelos de lenguaje (LLMs) en debates en tiempo real contra otros LLMs. La plataforma es versátil, compatible con modelos tanto ajustados como estándar, ya sea que estén alojados localmente o en la nube. Esto la convierte en un entorno ideal para probar y mejorar el rendimiento y las habilidades argumentativas de tus LLMs. ¡A veces, un aviso bien elaborado es todo lo que necesitas para inclinar la balanza en un debate!

Agents-Deep-Research está diseñado para agilizar el desarrollo y la prueba de agentes IA autónomos ofreciendo una base de código modular y extensible. Cuenta con un motor de planificación de tareas que descompone objetivos definidos por el usuario en subtareas, un módulo de memoria a largo plazo que almacena y recupera contexto, y una capa de integración de herramientas que permite a los agentes interactuar con API externas y entornos simulados. El marco también proporciona scripts de evaluación y herramientas de benchmarking para medir el rendimiento de los agentes en diversos escenarios. Basado en Python y adaptable a diversos backends LLM, permite a investigadores y desarrolladores prototipar rápidamente nuevas arquitecturas de agentes, realizar experimentos reproducibles y comparar diferentes estrategias de planificación en condiciones controladas.