이 저장소는 PyTorch를 사용하여 다중 에이전트 강화학습에서 출현하는 커뮤니케이션을 구현합니다. 사용자들은 송신자와 수신자 신경망을 구성하여 참조 게임이나 협력 네비게이션을 수행하게 하고, 에이전트들이 이산 또는 연속 통신 채널을 개발하도록 격려합니다. 학습, 평가, 학습된 프로토콜 시각화 스크립트와 환경 생성, 메시지 인코딩/디코딩 유틸리티를 제공합니다. 연구자들은 맞춤형 작업을 확장하거나 네트워크 구조를 변경하고, 프로토콜 효율성을 분석하여 빠른 실험을 촉진할 수 있습니다.

Deep Research AI Agent는 포괄적인 연구 작업을 위해 설계된 오픈소스 Python 프레임워크입니다. 통합된 웹 검색, PDF 수집, NLP 파이프라인을 활용하여 적합한 출처를 발견하고, 기술 문서를 분석하며, 구조적 인사이트를 추출합니다. 에이전트는 LangChain과 OpenAI를 통해 요청을 연결하여 맥락 인식 질문답변, 자동 인용 형식 지정, 다중 문서 요약을 지원합니다. 연구자는 검색 범위 조정, 게시일 또는 도메인 필터링, Markdown 또는 JSON로 보고서 출력이 가능합니다. 이 도구는 수작업 문헌 검토 시간을 최소화하고, 다양한 연구 분야에서 일관되고 고품질의 요약을 제공합니다.