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Forschungsreproduzierbarkeit

  • El plugin GAMA Genstar integra modelos de IA generativa en simulaciones GAMA para la generación automática de comportamientos de agentes y escenarios.
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    ¿Qué es GAMA Genstar Plugin?
    El plugin GAMA Genstar añade capacidades de IA generativa a la plataforma GAMA proporcionando conectores a OpenAI, LLMs locales y endpoints de modelos personalizados. Los usuarios definen prompts y pipelines en GAML para generar decisiones de agentes, descripciones de entornos o parámetros de escenarios al vuelo. El plugin soporta llamadas API síncronas y asíncronas, almacenamiento en caché de respuestas y ajuste de parámetros. Facilita la integración de modelos de lenguaje natural en simulaciones a gran escala, reduciendo la escritura manual y fomentando comportamientos de agentes más ricos y adaptativos.
    Características principales de GAMA Genstar Plugin
    • Conexión a OpenAI y LLMs locales para inferencia bajo demanda
    • Definición de comportamientos impulsados por IA mediante primitivas GAML
    • Soporte para llamadas a modelos síncronas y asíncronas
    • Caché de respuestas y ajuste de parámetros
    • Plantillas de prompts y pipelines personalizables
  • MARFT es una caja de herramientas de código abierto para ajuste fino de agentes múltiples en aprendizaje por refuerzo (RL) para flujos de trabajo de IA colaborativa y optimización de modelos de lenguaje.
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    ¿Qué es MARFT?
    MARFT es un LLM basado en Python que permite experimentos reproducibles y prototipado rápido de sistemas de IA colaborativos.
  • WorFBench es un marco de referencia de código abierto que evalúa a los agentes de IA basados en modelos de lenguaje grandes en descomposición de tareas, planificación y orquestación de múltiples herramientas.
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    ¿Qué es WorFBench?
    WorFBench es un marco integral de código abierto diseñado para evaluar las capacidades de los agentes de IA construidos sobre modelos de lenguaje grandes. Ofrece una diversa variedad de tareas, desde planificación de itinerarios hasta flujos de trabajo de generación de código, cada una con objetivos y métricas de evaluación claramente definidos. Los usuarios pueden configurar estrategias de agentes personalizadas, integrar herramientas externas mediante APIs estandarizadas y ejecutar evaluaciones automatizadas que registran el rendimiento en descomposición, profundidad de planificación, precisión en llamadas a herramientas y calidad del resultado final. Los paneles de visualización integrados ayudan a rastrear cada ruta de decisión del agente, facilitando la identificación de fortalezas y debilidades. El diseño modular de WorFBench permite una rápida extensión con nuevas tareas o modelos, fomentando la investigación reproducible y estudios comparativos.
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