Deep Research AI Agent est un cadre Python open source conçu pour effectuer des tâches de recherche complètes. Il exploite la recherche web intégrée, l’ingestion de PDFs et des pipelines NLP pour découvrir des sources pertinentes, analyser des documents techniques et extraire des insights structurés. L’agent enchaîne les demandes via LangChain et OpenAI, permettant des réponses contextuelles, la mise en forme automatique des citations et la synthèse multi-document. Les chercheurs peuvent ajuster les portées de recherche, filtrer par date de publication ou domaine, et générer des rapports en Markdown ou JSON. Cet outil minimise le temps de revue de littérature manuel et garantit des résumés cohérents et de haute qualité dans divers domaines de recherche.

MADDPG évolutif est un cadre orienté recherche pour l'apprentissage par renforcement multi-agent, offrant une implémentation évolutive de l'algorithme MADDPG. Il comprend des critiques centralisés lors de l'entraînement et des acteurs indépendants à l'exécution pour la stabilité et l'efficacité. La bibliothèque comprend des scripts Python pour définir des environnements personnalisés, configurer des architectures réseau et ajuster des hyperparamètres. Les utilisateurs peuvent entraîner plusieurs agents en parallèle, surveiller les métriques et visualiser les courbes d'apprentissage. Il s'intègre à des environnements similaires à OpenAI Gym et supporte l'accélération GPU via TensorFlow. Grâce à ses composants modulaires, MADDPG évolutif permet une expérimentation flexible sur des tâches multi-agents coopératives, compétitives ou mixtes, facilitant la prototypage rapide et le benchmarking.

Ce dépôt implémente la communication émergente dans l'apprentissage par renforcement multi-agent avec PyTorch. Les utilisateurs peuvent configurer des réseaux neuronaux pour l'émetteur et le récepteur afin de jouer à des jeux référentiels ou à une navigation coopérative, encourageant les agents à développer un canal de communication discret ou continu. Il fournit des scripts pour l'entraînement, l'évaluation et la visualisation des protocoles appris, ainsi que des utilitaires pour la création d'environnements, le codage et le décodage des messages. Les chercheurs peuvent l'étendre avec des tâches personnalisées, modifier les architectures de réseau et analyser l'efficacité des protocoles, favorisant des expérimentations rapides dans la communication d'agents émergents.