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。

Trainable Agentsは、最先端の大規模言語モデルを活用したAIエージェントの迅速な開発とトレーニングのためのモジュール式拡張ツールキットとして設計されています。このフレームワークは、インタラクション環境、ポリシーインターフェース、フィードバックループなどのコアコンポーネントを抽象化し、開発者はタスク定義、デモンストレーションの提供、および報酬関数の実装を容易に行えます。OpenAI GPTやAnthropic Claudeをサポートし、経験のリプレイ、バッチトレーニング、パフォーマンス評価を支援します。さらに、ロギング、メトリクス追跡、トレーニング済みポリシーのエクスポートなどのユーティリティも搭載しています。対話型ボットの作成、自動化ワークフローの構築、研究など、全ライフサイクルの効率化を図る統一されたPythonパッケージです。