GEN_AI fournit une architecture flexible pour assembler des agents d'IA générative en définissant des pipelines de traitement, en intégrant de grands modèles linguistiques et en supportant des plugins personnalisés. Les développeurs peuvent configurer des workflows de génération de texte, d'image ou de données, gérer la gestion des entrées/sorties et étendre la fonctionnalité via des plugins communautaires ou personnalisés. Le framework simplifie l'orchestration des appels à plusieurs services d'IA, fournit des outils de journalisation et de gestion des erreurs, et permet une prototypage rapide. Grâce à des composants modulaires et des fichiers de configuration, les équipes peuvent déployer rapidement, surveiller et faire évoluer des applications pilotées par l'IA dans la recherche, le service client, la création de contenu, et plus encore.

Ce dépôt fournit un cadre complet d'apprentissage par renforcement pour la recherche sur le gameplay de StarCraft II. L'agent principal utilise la Proximal Policy Optimization (PPO) pour apprendre des réseaux de politiques interprétant les données d'observation de l'environnement PySC2 et générant des actions précises dans le jeu. Les développeurs peuvent configurer les couches de réseaux neuronaux, la reformulation des récompenses et les plannings d'entraînement pour optimiser la performance. Le système supporte la collecte d'échantillons en multiprocessing pour plus d'efficacité, des outils de journalisation pour suivre les courbes d'entraînement, et des scripts d'évaluation pour tester les politiques entraînées contre des adversaires scriptés ou IA intégrée. Le code est écrit en Python et utilise TensorFlow pour la définition et l'optimisation des modèles. Les utilisateurs peuvent étendre des composants tels que les fonctions de récompense personnalisées, le pré-traitement des états ou les architectures de réseaux pour répondre à leurs objectifs de recherche spécifiques.