Multi-Agent-AI-Models-and-Path-Planning은 고전적 및 현대적 경로 계획 방법과 결합된 다중 에이전트 시스템 개발 및 테스트를 위한 종합 도구 모음을 제공합니다. A*, 다익스트라, RRT, 잠재장 필드와 같은 알고리즘 구현과 사용자 정의 가능한 에이전트 행동 모델을 포함합니다. 프레임워크는 시뮬레이션 및 시각화 모듈을 갖추고 있어 시나리오 생성, 실시간 모니터링 및 성능 분석이 원활하게 이루어집니다. 확장성을 고려하여 설계되어 있으며, 새로운 계획 알고리즘이나 에이전트 의사결정 모델을 플러그인하여 복잡한 환경에서의 협력 내비게이션 및 작업 할당을 평가할 수 있습니다.

AI Context Optimization은 생성형 AI의 컨텍스트 윈도우를 최적화하기 위한 포괄적인 도구 모음을 제공합니다. 컨텍스트 관련성 점수화를 통해 중요한 정보를 식별하고 유지하며, 자동 요약을 수행하여 긴 히스토리를 축소하고, 토큰 예산 관리를 통해 API 제한 초과를 방지합니다. 채팅봇, 검색 증강 생성 워크플로우, 메모리 시스템 등에 통합할 수 있습니다. 조절 가능한 파라미터로 압축 강도와 관련성 임곗값을 조정할 수 있습니다. 의미 일관성을 유지하면서 잡음을 제거하여 응답 품질을 향상시키고 운영 비용을 절감하며, 다양한 LLM 제공자의 프롬프트 엔지니어링을 간소화합니다.