Multiagent_systemは、多エージェント環境の構築と管理のための包括的なツールキットを提供します。ユーザーはカスタムシミュレーションシナリオを定義し、エージェントの行動を指定し、DQN、PPO、MADDPGなどの事前実装されたアルゴリズムを利用できます。このフレームワークは同期式と非同期式の訓練をサポートし、エージェントは同時にまたは交代で相互作用します。組み込みの通信モジュールは、協力戦略のためのメッセージパッシングを促進します。YAMLファイルを通じて実験の構成が簡素化され、結果は自動的にCSVまたはTensorBoardに記録されます。視覚化スクリプトは、エージェントの軌跡、報酬の推移、通信パターンの解釈に役立ちます。研究と生産のワークフローに設計されており、Single-machineのプロトタイプからGPUクラスター上の分散トレーニングまでシームレスにスケールします。

Steelは、実稼働環境でのLLM駆動型エージェントの作成と運用を加速することを目的とした開発者中心のフレームワークです。主要なモデルAPIに対応したプロバイダー非依存のコネクタ、インメモリおよび永続メモリストア、組み込みツール呼び出しパターン、自動キャッシング、および詳細なトレースによる監視を提供します。開発者は複雑なエージェントワークフローを定義し、検索やデータベースクエリ、外部APIなどのカスタムツールを統合し、ストリーミング出力を処理できます。Steelはオーケストレーションの複雑さを抽象化し、チームはビジネスロジックに集中し、AI駆動アプリケーションの迅速な反復が可能です。

Advanced_RAGは、ドキュメントローダー、ベクトルインデックスビルダー、チェーンマネージャーなどを含むモジュラーなパイプラインを提供します。ユーザーは、FAISSやPineconeなどの異なるベクトルデータベースを設定し、類似検索やハイブリッド検索などのリトリーバー戦略をカスタマイズでき、任意のLLMを組み込んでコンテキストに沿った回答を生成できます。さらに、評価指標やパフォーマンスチューニングのためのロギングもサポートし、スケーラビリティと拡張性のために設計されています。