멀티에이전트 비ual 추적은 영상 객체 추적의 정확성과 견고성을 높이기 위해 통신하는 지능형 에이전트로 구성된 분산 추적 시스템을 구현합니다. 에이전트는 합성곱 신경망을 통해 감지를 수행하고, 가림을 처리하기 위해 관측을 공유하며, 강화 학습을 통해 추적 매개변수를 조정합니다. 인기 있는 영상 데이터셋과 호환되며, 훈련과 실시간 추론 모두를 지원합니다. 사용자는 기존 파이프라인에 쉽게 통합하고, 맞춤형 응용을 위해 에이전트 행동을 확장할 수 있습니다.

llm-ReAct는 대형 언어 모델을 위한 ReAct(Reasoning and Acting) 아키텍처를 구현하여, 사슬 사고 추론과 외부 도구 실행, 메모리 저장을 원활하게 통합합니다. 개발자는 웹 검색, 데이터베이스 쿼리, 파일 작업, 계산기 등 맞춤형 도구 모음을 구성하고, 필요시 도구를 호출하여 정보를 조회하거나 처리하는 다단계 작업을 계획할 수 있습니다. 내장된 메모리 모듈은 대화 상태와 과거 작업을 저장하여 맥락에 기반한 행동을 지원합니다. 모듈화된 Python 코드와 OpenAI API 지원으로, llm-ReAct는 문제 해결, 워크플로 자동화, 풍부한 컨텍스트 제공 응답에 적합한 지능형 에이전트 실험 및 배포를 간소화합니다.