AI-Creator fournit une architecture flexible pour créer des agents IA capables d'exécuter des tâches, d'interagir via le langage naturel et de tirer parti d'outils externes. Il comprend des modules pour la gestion des invites, le raisonnement en chaîne, la mémoire de session et des pipelines personnalisables. Les développeurs peuvent définir le comportement des agents à l'aide de JSON simples ou de configurations de code, intégrer des APIs et des bases de données en tant qu'outils, et déployer des agents en tant que services web ou applications CLI. Le cadre supporte l'extensibilité et la modularité, ce qui le rend idéal pour le prototypage de chatbots, assistants virtuels et travailleurs numériques spécialisés.

La simulation d'inspection multi-agent offre un cadre complet pour simuler et entraîner plusieurs agents autonomes à effectuer des tâches d'inspection en coopération dans des environnements Unity 3D. Elle s'intègre avec la boîte à outils Unity ML-Agents et propose des scènes configurables avec des cibles d'inspection, des fonctions de récompense ajustables et des paramètres de comportement des agents. Les chercheurs peuvent script des environnements personnalisés, définir le nombre d'agents et établir des curricula de formation via des APIs Python. Le paquet supporte les sessions d'entraînement parallèles, le journal TensorBoard et des observations personnalisables incluant des raycasts, des flux de caméras et des données de position. En ajustant les hyperparamètres et la complexité de l’environnement, les utilisateurs peuvent benchmarker des algorithmes d'apprentissage par renforcement sur des métriques de couverture, d'efficacité et de coordination. Le code open-source encourage l'extension pour la prototypie robotique, la recherche en IA coopérative et les démonstrations éducatives dans les systèmes multi-agents.

Ce dépôt propose un cadre multi-agents personnalisable simulant un centre d'appel de taxi. Il définit des agents IA distincts : CustomerAgent pour demander des courses, DispatchAgent pour choisir des conducteurs en fonction de la proximité, DriverAgent pour confirmer les affectations et mettre à jour les statuts, et NotificationAgent pour la facturation et les messages. Les agents interagissent via une boucle orchestratrice utilisant des appels GPT d'OpenAI et la mémoire, permettant un dialogue asynchrone, la gestion des erreurs et la journalisation. Les développeurs peuvent étendre ou adapter les invites des agents, intégrer des systèmes en temps réel, et prototyper des workflows de service client et de dispatch alimentés par l'IA.