マルチエージェントビジュアルトラッキングは、正確性と堅牢性を向上させるために通信するインテリジェントエージェントからなる分散追跡システムを実装しています。エージェントは畳み込みニューラルネットワークで検出を行い、遮蔽物を処理するために観測を共有し、強化学習を通じて追跡パラメータを調整します。一般的な映像データセットと互換性があり、トレーニングとリアルタイム推論の両方をサポートします。既存のパイプラインに容易に統合でき、カスタムアプリケーション向けにエージェントの挙動を拡張可能です。

llm-ReActは、大規模言語モデルのためのReAct（Reasoning and Acting）アーキテクチャを実装し、推論の連鎖と外部ツール実行、メモリ保存をシームレスに統合します。開発者は、Web検索、データベースクエリ、ファイル操作、計算機などのカスタムツール群を設定し、必要に応じてツールを呼び出しながら多段階のタスクを計画させることができます。内蔵のメモリモジュールは会話の状態と過去のアクションを保持し、よりコンテキストを意識した動作をサポートします。モジュール式のPythonコードとOpenAI APIのサポートにより、llm-ReActは問題解決やワークフロー自動化、豊かなコンテキストを持つ応答を提供できるインテリジェントエージェントの実験・展開を容易にします。