Auroraは、反復的な計画と実行を通じて複雑なタスクを自律的に処理できる生成AIエージェントを構築するためのモジュール式アーキテクチャを提供します。高レベルの目的をアクション可能なステップに分解するPlannerコンポーネント、これらのステップを大規模言語モデルで呼び出すExecutor、API、データベース、またはカスタム関数を接続するツール統合層で構成されます。Auroraはまた、コンテキストを保持するメモリ管理と、新たな情報に適応する動的再計画機能を備えています。カスタマイズ可能なプロンプトとプラグアンドプレイのモジュールにより、コンテンツ生成、リサーチ、カスタマーサポート、プロセス自動化などのタスク向けに迅速にAIエージェントの試作が可能で、ワークフローや意思決定ロジックを完全に制御できます。

AIエージェント型翻訳は、機械翻訳の研究と開発向けのオープンソースフレームワークです。生成、評価、改良の3つの主要エージェントを調整し、共同で翻訳の作成、評価、改善を行います。PyTorchとトランスフォーマーモデルに基づき、教師あり事前学習、強化学習による最適化、および設定可能なエージェントポリシーをサポートします。標準データセットでベンチマークを行い、BLEUスコアを追跡し、カスタムエージェントや報酬関数を追加してエージェント間協力を研究できます。