AmongA와 다중 에이전트 AI 시스템에 대한 연구. 간단한 파이썬 API를 통해, 사용자들은 원하는 수의 AI 에이전트를 인스턴스화하여 각각 맞춤형 페르소나, 프롬프트, 메모리 버퍼를 부여할 수 있습니다. 에이전트는 구성 가능한 대화 루프에 참여하며, 토론, 브레인스토밍, 의사 결정 또는 게임 시뮬레이션을 지원합니다. 이 프레임워크는 주요 LLM API(예: OpenAI, Anthropic)와 원활하게 통합되어 메시지 기반의 상호작용과 트랜스크립트 기록이 가능합니다. 개발자는 에이전트 역할을 커스터마이징하고 턴 교대 논리, 외부 데이터 소스를 연결하여 행동을 확장할 수 있습니다. AmongAIs는 감성 분석, 점수 기반 평가, 세션 재생 유틸리티도 제공합니다. 이는 신흥 커뮤니케이션, 협력적 아이디어 창출, 디지털 워커 조율 시험 등을 연구하는 팀에 이상적입니다.

Agents-Deep-Research는 사용자 정의 목표를 하위 작업으로 분해하는 태스크 계획 엔진, 컨텍스트를 저장하고 검색하는 장기 메모리 모듈, 외부 API와 시뮬레이션 환경과 상호 작용할 수 있는 도구 통합 계층을 제공하여 자율 AI 에이전트 개발과 테스트를 간소화하도록 설계되었습니다. 또한 다양한 시나리오에서 에이전트 성능을 측정할 수 있는 평가 스크립트와 벤치마크 도구도 제공합니다. Python 위에 구축되고 다양한 LLM 백엔드에 적응 가능하며, 연구자와 개발자가 빠르게 새로운 에이전트 아키텍처를 프로토타입하고, 재현 가능한 실험을 수행하며, 제어된 환경에서 다양한 계획 전략을 비교할 수 있도록 합니다.

OpenSpiel은 간단한 행렬 게임부터 체스, 바둑, 포커와 같은 복잡한 보드게임까지 다양한 환경을 제공하며, 가치 반복, 정책 기울기, MCTS 등 여러 강화학습 및 검색 알고리즘을 구현하고 있습니다. 모듈식 C++ 핵심과 Python 바인딩을 통해 사용자 정의 알고리즘을 통합하거나, 새로운 게임을 정의하거나, 표준 벤치마크에서 성능을 비교할 수 있습니다. 확장성을 고려하여 설계되어 있으며, 단일 에이전트 및 다중 에이전트 설정을 지원하여 협력적이고 경쟁적인 시나리오 연구가 가능합니다. 연구자들은 OpenSpiel을 활용하여 빠르게 알고리즘을 프로토타입하고, 대규모 실험을 수행하며, 재현 가능한 코드를 공유합니다.