AI Agent Exampleは、強力な言語モデルを利用したインテリジェントエージェントの構築に関心のある開発者や研究者にとっての実践的なデモリポジトリです。このプロジェクトには、エージェントの計画、メモリ保存、およびツール呼び出しのサンプルコードが含まれており、外部APIやカスタム関数の統合方法を示しています。ユーザーの意図を解釈し、行動計画を策定し、事前定義されたツールを呼び出してタスクを実行するシンプルな会話インターフェースを備えています。開発者は、イベントのスケジューリング、ウェブスクレイピング、自動データ処理などの新しい機能をエージェントに拡張するための明確なパターンを追うことができます。このモジュラーアーキテクチャにより、AI主導のワークフローやパーソナライズされたデジタルアシスタントの実験を促進し、エージェントのオーケストレーションと状態管理についての洞察も提供します。

HMASは、階層型マルチエージェントシステムの開発を可能にするオープンソースのPythonフレームワークです。エージェント階層の定義、相互通信プロトコル、環境との連携、ビルトイン訓練ループの抽象化を提供します。研究者や開発者は、HMASを使用して複雑なエージェント間の相互作用のプロトタイピング、協調ポリシーの訓練、シミュレーション環境でのパフォーマンス評価を行えます。そのモジュール式設計により、エージェント、環境、訓練戦略の拡張とカスタマイズが容易です。

MultiAgentPuzzleSolverは、滑りパズル、ルービックキューブ、論理グリッドなどのパズルを解くために、独立したAIエージェントが協力して動作するモジュラー環境を提供します。エージェントは状態情報を共有し、サブタスクの割り当てを交渉し、多様なヒューリスティクスを適用して、シングルエージェントよりも効果的に解空間を探索します。開発者は新しいエージェントの挙動を追加したり、通信プロトコルをカスタマイズしたり、新しいパズル定義を追加したりできます。フレームワークには、リアルタイムのビジュアライゼーション、パフォーマンスメトリクスの収集、実験スクリプト作成のツールも含まれます。Python 3.8+、標準ライブラリ、一般的なMLツールキットと互換性があり、研究プロジェクトへのシームレスな統合をサポートします。