MCP Context Forge는 텍스트, 코드, 임베딩, 사용자 정의 메타데이터 등 여러 채널을 정의하여 이를 조화롭게 결합하여 AI 에이전트용 일관된 컨텍스트 윈도우를 구성합니다. 파이프라인 아키텍처를 통해 소스 데이터를 자동으로 세분화하고, 주석을 달며, 우선순위 부여 또는 동적 가지치기와 같은 전략에 따라 채널을 병합합니다. 이 프레임워크는 적응형 컨텍스트 길이 관리를 지원하며, 검색 강화형 생성 및 IBM Watson과 서드파티 LLM과의 원활한 통합을 보장하여 관련성 높고 최신의 컨텍스트에 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 대화형 AI, 문서 Q&A, 자동 요약과 같은 작업에서 성능이 향상됩니다.

이 저장소는 StarCraft II 게임 플레이 연구를 위한 엔드-투-엔드 강화학습 프레임워크를 제공합니다. 핵심 에이전트는 PySC2 환경의 관측 데이터를 해석하여 정밀한 게임 내 행동을 출력하는 정책 네트워크를 학습하기 위해 PPO를 사용합니다. 개발자는 신경망 계층, 보상 설계, 학습 일정을 구성하여 성능을 최적화할 수 있습니다. 이 시스템은 샘플 수집의 효율성을 위한 다중 프로세싱, 학습 곡선을 모니터링하는 로깅 유틸리티, 스크립트 또는 내장 AI 대전용 평가 스크립트를 지원합니다. 코드는 Python으로 작성되었으며 TensorFlow를 활용하여 모델 정의 및 최적화를 수행합니다. 사용자는 사용자 정의 보상 함수, 상태 전처리, 네트워크 아키텍처 등 구성요소를 확장할 수 있습니다.