このリポジトリは、PyTorchを使用したマルチエージェント強化学習における出現通信を実現します。ユーザーは送信者および受信者のニューラルネットワークを設定し、指示ゲームや協力ナビゲーションをプレイさせることで、離散または連続の通信チャネルを開発させます。訓練、評価、学習されたプロトコルの可視化のためのスクリプトや、環境作成、メッセージのエンコード・デコードのユーティリティも提供されています。研究者はカスタムタスクの追加やネットワークアーキテクチャの変更、プロトコルの効率性解析などを行い、エージェント通信の迅速な実験を促進します。

VillagerAgentは、大規模言語モデルを活用したAIエージェントの構築に必要な包括的なツールキットを提供します。基本的には、Web検索、データ取得、またはカスタムAPIなどのモジュラー工具インターフェースを定義します。フレームワークは会話の文脈、事実、セッション状態を保存し、シームレスなマルチターン対話を管理します。柔軟なプロンプトテンプレートシステムは、一貫したメッセージと動作制御を保証します。高度な機能には、複数のエージェントを連携させたり、背景操作をスケジューリングしたりすることも含まれます。Pythonで構築されており、pip経由の簡単インストールと、一般的なLLMプロバイダーとの連携をサポートします。カスタマーサポートボット、研究アシスタント、ワークフロー自動化ツールなどの構築において、VillagerAgentは設計、テスト、展開の効率化を図ります。

Agent-FLANは、タスクを計画役と実行役に分割することで、高度なAIエージェント駆動型アプリケーションの作成を簡素化するように設計されています。ユーザーは、入力形式、ツールインターフェース、通信プロトコルなどを指定して、設定ファイルを通じてエージェントの動作とワークフローを定義します。計画エージェントは高レベルのタスク計画を生成し、実行エージェントはAPI呼び出し、データ処理、大規模言語モデルによるコンテンツ生成などの具体的な操作を行います。Agent-FLANのモジュール式アーキテクチャは、プラグアンドプレイのツールアダプター、カスタムプロンプトテンプレート、リアルタイム監視ダッシュボードをサポートします。OpenAI、Anthropic、Hugging Faceなどの人気LLM提供者とシームレスに連携し、開発者は自動研究アシスタント、動的コンテンツ生成パイプライン、企業プロセスの自動化などのシナリオ向けに迅速にプロトタイプ作成、テスト、および展開できます。

AIPEは、メモリ、プランニング、ツール使用、多エージェント協力のためのプラガブルモジュールを備え、AIエージェントのオーケストレーションを集中管理します。開発者はエージェンターソナを定義し、ベクトルストアを介してコンテキストを取り込み、外部APIやデータベースを統合できます。フレームワークは、プロンプトのテスト、エージェントの状態監視、タスクのチェイン化のためのWebダッシュボードとCLIを内蔵しています。RedisやSQLite、インメモリストアなど、多様なメモリバックエンドに対応しています。複数のエージェント設定では、データ抽出、分析、要約といった役割を割り当てて協力します。プロンプトエンジニアリングやAPIラッパー、エラー処理を抽象化することで、ドキュメントQA、顧客支援、自動化ワークフローの展開を加速します。

CrewAI Studioは、開発者がマルチエージェントAIワークフローを設計、可視化、監視できるWebベースのプラットフォームです。ユーザーは、グラフィカルキャンバスを通じて、各エージェントのプロンプト、チェーンロジック、メモリ設定、外部API統合を構成できます。このスタジオは、人気のベクトルデータベース、LLMプロバイダ、プラグインエンドポイントに接続します。リアルタイムデバッグ、会話履歴の追跡、およびワンクリックでカスタム環境に展開できる機能を備えており、強力なデジタルアシスタントの作成を効率化します。

GAベースのNQueenソルバーは、候補Nクイーン配置をエンコードする各エージェントを持つモジュール式の2APLマルチエージェントアーキテクチャを使用します。エージェントは非攻撃クイーンペア数をカウントして適応度を評価し、高い適応度の構成を他のエージェントと共有します。選択、交差、突然変異の遺伝子操作は、エージェント集団全体に適用され、新たな候補盤を生成します。反復を重ねることで、エージェントは有効なNクイーン解に収束していきます。このフレームワークはJavaで実装されており、集団サイズ、交差率、突然変異確率、エージェント通信プロトコルのパラメータ調整をサポートし、詳細なログや進化過程の可視化を出力します。