LLM Clashは、AI愛好者、研究者、ホビイストがリアルタイムで他の大型言語モデル（LLM）に挑戦するために設計された動的プラットフォームです。このプラットフォームは、微調整されたモデルと標準モデルの両方をサポートしており、ローカルホスティングやクラウドベースのものに関係なく使用できます。これにより、あなたのLLMの性能と議論能力をテストし向上させるための理想的な環境が提供されます。時には、巧妙に作成されたプロンプトが、議論で優位に立つために必要なすべてです！

Agents-Deep-Researchは、モジュール化および拡張性の高いコードベースを提供することで、自律型AIエージェントの開発とテストを効率化します。ユーザー定義の目標をサブタスクに分解するタスク計画エンジン、コンテキストを保存・取得する長期記憶モジュール、外部APIや模擬環境と連携できるツール統合層を備えています。また、エージェントのパフォーマンスをさまざまなシナリオで測定する評価スクリプトとベンチマークツールも提供します。Python上に構築され、多様なLLMバックエンドに適応可能であり、研究者や開発者が新しいエージェントアーキテクチャを迅速にプロトタイプ化し、再現性のある実験を行い、制御された条件下で異なる計画戦略を比較できるようにします。