LLM Clash est une plateforme dynamique conçue pour les passionnés d'IA, les chercheurs et les amateurs qui souhaitent défier leurs grands modèles de langage (LLMs) dans des débats en temps réel contre d'autres LLMs. La plateforme est polyvalente, prenant en charge à la fois les modèles ajustés et ceux prêts à l'emploi, qu'ils soient hébergés localement ou dans le cloud. Cela en fait un environnement idéal pour tester et améliorer les performances et les capacités argumentatives de vos LLMs. Parfois, un prompt bien conçu est tout ce dont vous avez besoin pour faire pencher la balance lors d'un débat !

Agents-Deep-Research est conçu pour rationaliser le développement et le test d'agents IA autonomes en offrant une base de code modulaire et extensible. Il dispose d'un moteur de planification des tâches qui décompose les objectifs définis par l'utilisateur en sous-tâches, d'un module de mémoire à long terme qui stocke et récupère le contexte, et d'une couche d'intégration d'outils permettant aux agents d'interagir avec des API externes et des environnements simulés. Le cadre fournit également des scripts d'évaluation et des outils de benchmarking pour mesurer la performance des agents dans divers scénarios. Basé sur Python et adaptable à différents backend LLM, il permet aux chercheurs et développeurs de prototyper rapidement de nouvelles architectures d'agents, de réaliser des expériences reproductibles et de comparer différentes stratégies de planification dans des conditions contrôlées.