YGO-Agent 프레임워크는 연구원과 열정가들이 강화 학습을 사용하여 Yu-Gi-Oh 카드 게임을 플레이하는 AI 봇을 개발할 수 있도록 합니다. 이 프레임워크는 YGOPRO 게임 시뮬레이터를 OpenAI Gym 호환 환경으로 감싸며, 손패, 필드, 라이프 포인트와 같은 상태 표현과 소환, 주문/함정 활성화, 공격을 포함한 액션 표현을 정의합니다. 보상은 승패 결과, 데미지, 게임 진행 상황에 기반합니다. 에이전트 아키텍처는 PyTorch를 사용하여 DQN을 구현하며, 사용자 커스터마이즈 네트워크 구조, 경험 재생, 이플실론-탐욕 탐색을 선택할 수 있습니다. 로깅 모듈은 훈련 곡선, 승률, 상세 이동 로그를 기록하여 분석에 활용됩니다. 이 프레임워크는 모듈식으로 설계되어 있으며, 보상 함수 또는 액션 공간과 같은 구성요소를 교체하거나 확장할 수 있습니다.

Meta-Agent-with-More-Agents는 복수의 전문 하위 에이전트가 협력하는 메타 에이전트 아키텍처를 구현하는 확장 가능한 오픈 소스 프레임워크입니다. LangChain을 이용한 에이전트 조정과 OpenAI API를 활용한 자연어처리를 지원합니다. 개발자는 데이터 추출, 감정 분석, 의사 결정 또는 콘텐츠 생성과 같은 맞춤형 에이전트를 정의할 수 있습니다. 메타 에이전트는 작업 분해, 목표 배분, 결과 수집, 피드백 루프로 결과를 반복적으로 개선합니다. 모듈형 설계로 병렬 처리, 로깅, 에러 핸들링을 지원하며, 다단계 워크플로우, 연구 파이프라인, 역동적 의사결정 지원 시스템을 자동화하는 데 적합합니다. 에이전트 간 통신과 라이프사이클 관리를 추상화하여 견고한 분산 AI 시스템 구축을 용이하게 합니다.