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Forschungsreproduzierbarkeit

  • GAMA Genstar Plugin intègre des modèles d'IA générative dans les simulations GAMA pour la génération automatique de comportements d'agents et de scénarios.
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    Qu'est-ce que GAMA Genstar Plugin ?
    GAMA Genstar Plugin ajoute des capacités d'IA générative à la plateforme GAMA via des connecteurs vers OpenAI, des LLM locaux, et des points de terminaison de modèles personnalisés. Les utilisateurs définissent des invites et des pipelines dans GAML pour générer des décisions d'agents, des descriptions d'environnement ou des paramètres de scénarios à la volée. Le plugin supporte les appels API synchrones et asynchrones, la mise en cache des réponses, et l'ajustement des paramètres. Il facilite l'intégration des modèles en langage naturel dans des simulations à grande échelle, réduisant la script manuelle et favorisant des comportements d'agents plus riches et adaptatifs.
    Fonctionnalités principales de GAMA Genstar Plugin
    • Se connecter à OpenAI et aux LLM locaux pour des inférences à la demande
    • Définir des comportements pilotés par l'IA via des primitives GAML
    • Support pour les appels de modèles synchrones et asynchrones
    • Mise en cache de réponses et ajustement de paramètres
    • Modèles d'invite et pipelines personnalisables
  • MARFT est une boîte à outils open-source d'affinement par apprentissage par renforcement multi-agent pour les flux de travail IA collaboratifs et l'optimisation de modèles linguistiques.
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    Qu'est-ce que MARFT ?
    MARFT est un LLM basé sur Python, permettant des expériences reproductibles et la prototypage rapide de systèmes IA collaboratifs.
  • WorFBench est un cadre de référence open-source évaluant les agents IA basés sur de grands modèles linguistiques sur la décomposition des tâches, la planification et l’orchestration multi-outils.
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    Qu'est-ce que WorFBench ?
    WorFBench est un cadre complet open-source conçu pour évaluer les capacités des agents IA construits sur de grands modèles linguistiques. Il offre une large gamme de tâches — de la planification d’itinéraire à la génération de code — chacune avec des objectifs et des métriques d’évaluation clairement définis. Les utilisateurs peuvent configurer des stratégies d’agents personnalisées, intégrer des outils externes via des APIs standardisées et exécuter des évaluations automatisées enregistrant la performance en décomposition, profondeur de planification, précision de l’appel aux outils, et qualité du résultat final. Les tableaux de bord de visualisation intégrés permettent de suivre le parcours décisionnel de chaque agent, facilitant l’identification des forces et faiblesses. La conception modulaire de WorFBench permet une extension rapide avec de nouvelles tâches ou modèles, favorisant la recherche reproductible et les études comparatives.
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