Minimalist Agent fournit un cadre minimaliste pour construire des agents AI en Python. Il exploite les classes d'agents de LangChain et l'API d'OpenAI pour effectuer un raisonnement à plusieurs étapes, sélectionner dynamiquement des outils et exécuter des fonctions. Vous pouvez cloner le dépôt, configurer votre clé API OpenAI, définir des outils ou points de terminaison personnalisés, et exécuter le script CLI pour interagir avec l'agent. La conception met l'accent sur la clarté et l'extensibilité, rendant facile l'étude, la modification et l'extension des comportements principaux de l'agent pour l'expérimentation ou l'enseignement.

Multiagent-Prediction-Reward est un cadre orienté recherche qui intègre des modèles de prédiction et des mécanismes de distribution des récompenses pour l'apprentissage par renforcement multi-agent. Il comprend des wrappers pour l'environnement, des modules neuronaux pour prévoir les actions des pairs, et une logique de routage des récompenses personnalisable, qui s'adapte aux performances des agents. Le dépôt fournit des fichiers de configuration, scripts d'exemples et tableaux de bord d’évaluation pour exécuter des expériences sur des tâches coopératives. Les utilisateurs peuvent étendre le code pour tester de nouvelles fonctions de récompense, intégrer de nouveaux environnements et benchmarker contre des algorithmes RL multi-agent établis.