このリポジトリは、タクシーコールセンターを模擬するためのカスタマイズ可能なマルチエージェントフレームワークを提供します。顧客の乗車要求を行うCustomerAgent、近接性に基づきドライバーを選択するDispatchAgent、割当を確認しステータスを更新するDriverAgent、請求・メッセージを担当するNotificationAgentが定義されています。エージェントは、OpenAI GPT呼び出しとメモリを使用したコレオグラフループを介して対話し、非同期チャット、エラー処理、ログ記録を可能にします。開発者はエージェントのプロンプトを拡張・調整したり、リアルタイムシステムを統合したりしながら、会話型AIを用いたカスタマーサービスや配車ワークフローの素早いプロトタイピングが可能です。

LLMエージェントシミュレーションフレームワークは、自律エージェントが大規模言語モデルを通じて相互作用するシミュレート環境の設計、実行、分析を可能にします。ユーザーは複数のエージェントインスタンスを登録し、カスタマイズ可能なプロンプトと役割を割り当て、メッセージ交換や共有状態などの通信チャネルを指定できます。フレームワークはシミュレーションサイクルを調整し、ログを収集し、ターン頻度、応答遅延、成功率などの指標を計算します。OpenAI、Hugging Face、ローカルLLMとのシームレスな統合をサポートし、交渉、資源配分、協力的問題解決などの複雑なシナリオを作成して出現する行動を観察できます。拡張可能なプラグインアーキテクチャにより、新しいエージェントの挙動、環境制約、ビジュアライゼーションモジュールを追加し、再現性のある実験を促進します。

AI-Creatorは、タスクの実行、自然言語での対話、外部ツールの活用ができるAIエージェントを作成するための柔軟なアーキテクチャを提供します。プロンプト管理、連鎖思考推論、セッションメモリ、カスタマイズ可能なパイプライン用のモジュールを含みます。開発者は、シンプルなJSONまたはコード構成を用いてエージェントの振る舞いを定義し、APIやデータベースをツールとして統合、WebサービスやCLIアプリとしてエージェントを展開できます。拡張性とモジュール性をサポートしており、チャットボットやバーチャルアシスタント、特殊なデジタルワーカーのプロトタイプ作成に適しています。