Halite II는 사용자 작성 봇 간의 턴제 전략 경기 대회를 주최하는 오픈소스 챌린지 프레임워크입니다. 매 턴마다 인공지는 지도 상태를 수신하고, 이동 및 공격 명령을 발행하며, 가장 많은 영역을 통제하기 위해 경쟁합니다. 플랫폼은 게임 서버, 지도 파서, 시각화 도구를 포함하며, 개발자는 로컬에서 테스트하고, 휴리스틱을 조정하며, 성능을 최적화하고, 온라인 리더보드에 제출할 수 있습니다. 시스템은 반복적인 봇 개선, 다중 에이전트 협력, 전략 연구를 표준화된 환경에서 지원합니다.

LLM-Agent는 대형 언어 모델로 구동되는 AI 에이전트를 구축하기 위한 가볍고 확장 가능한 프레임워크입니다. 대화 기록, 동적 프롬프트 템플릿, 사용자 정의 도구 또는 API의 원활한 통합을 위한 추상화를 제공합니다. 개발자는 다단계 유추 프로세스를 조율하고, 상호작용 간 상태를 유지하며, 데이터 검색, 보고서 생성, 의사 결정 지원과 같은 복잡한 작업을 자동화할 수 있습니다. 메모리 관리와 도구 사용, 계획을 결합하여 LLM-Agent는 Python에서 지능적이고 작업 지향적인 에이전트 개발을 간소화합니다.