MARFTは、強化学習によるファインチューニングを通じて複数の協力AIエージェントを定義、訓練、配備するための統合フレームワークを提供します。役割管理、メモリモジュール、環境シミュレーション、評価パイプラインを備えています。開発者や研究者は、マルチエージェントタスクを調整し、ワークフローを自動化し、パフォーマンスをベンチマークできます。
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MARFT
MARFTは、強化学習によるファインチューニングを通じて複数の協力AIエージェントを定義、訓練、配備するための統合フレームワークを提供します。役割管理、メモリモジュール、環境シミュレーション、評価パイプラインを備えています。開発者や研究者は、マルチエージェントタスクを調整し、ワークフローを自動化し、パフォーマンスをベンチマークできます。
フィーチャー
MARFTとは？
MARFTはPythonベースのLLMを対象とし、再現性のある実験と協調AIシステムの迅速なプロトタイピングを可能にします。
誰がMARFTを使うの？
- 機械学習エンジニア
- AI研究者
- ソフトウェア開発者
- R&Dチーム
- プロダクトマネージャー
MARFTの使い方は？
- ステップ1：リポジトリをクローンまたはpipでmarftをインストールします。
- ステップ2：YAMLまたはPythonファイルでエージェントの役割とメモリスキーマを定義します。
- ステップ3：環境シミュレーションと報酬関数を設定します。
- ステップ4：marft trainを実行し、マルチエージェントRLファインチューニングを開始します。
- ステップ5：指標を監視し、必要に応じてハイパーパラメータを調整します。
- ステップ6：marft evalを使ってエージェントを評価し、訓練済みモデルをエクスポートします。
- ステップ7：marft deployを使ってエージェントをデプロイするか、アプリケーションに統合します。
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
MARFTの主な特長・利点
コア機能
- マルチエージェントオーケストレーションAPI
- 強化学習ファインチューニングパイプライン
- 役割とメモリ管理
- 環境シミュレーションツールキット
- カスタマイズ可能な報酬関数
- 内蔵された評価指標
利点
- 協調AIのプロトタイピングを加速
- 再現性のあるRL実験を保証
- モジュール式で拡張可能なアーキテクチャ
- 主要なLLMとのシームレスな統合
- 包括的なワークフロー自動化
MARFTの主な使用ケース・アプリケーション
- 複数の専門エージェントによる仮想顧客サポート
- 自動交渉および意思決定シミュレーション
- マルチエージェント協調の研究プロトタイプ
- ビジネスワークフローのタスク自動化
- 役割ベースのエージェントによる複雑な問題解決
MARFTのFAQs
MARFT会社情報
MARFT のレビュー
5/5
MARFTの主な競合と代替品は？
- Ray RLlib
- LangChain Agents
- OpenAI Multi-Agent Toolkit
- Stable Baselines3
- RLlib MultiAgent
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