multi_agent_celarは、模擬環境内で複数のインテリジェントエージェント間の出現言語によるコミュニケーションを可能にするモジュラーAIプラットフォームとして設計されています。ユーザーはポリシーファイルを通じてエージェントの挙動を定義し、環境パラメータを設定し、エージェントが自らの通信プロトコルを進化させて協力タスクを解決する協調トレーニングを開始できます。このフレームワークには、評価スクリプト、可視化ツール、およびスケーラブルな実験のサポートが含まれており、多エージェントコラボレーション、出現言語、意思決定プロセスに関する研究に最適です。

AIエージェント議論AutoGenチュートリアルは、構造化された議論に従事する複数のAIエージェントを調整するための段階的なフレームワークを提供します。LangChainのAutoGenモジュールを利用してメッセージング、ツールの実行、議論の解決を調整します。ユーザーはテンプレートをカスタマイズし、議論のパラメータを設定し、各ラウンドの詳細なログと要約を閲覧可能です。モデルの意見を評価する研究者やAI協力をデモンストレーションする教育者に最適で、このチュートリアルはPythonでのエンドツーエンドの議論調整用の再利用可能なコードコンポーネントを提供します。