GEN_AI fornece uma arquitetura flexível para montar agentes de IA generativa, definindo pipelines de processamento, integrando grandes modelos de linguagem e suportando plugins personalizados. Os desenvolvedores podem configurar fluxos de trabalho de geração de texto, imagem ou dados, gerenciar entrada/saída e ampliar funcionalidades através de plugins comunitários ou personalizados. O framework simplifica a orquestração de chamadas a múltiplos serviços de IA, fornece registro e gerenciamento de erros, e possibilita prototipagem rápida. Com componentes modulares e arquivos de configuração, equipes podem implantar, monitorar e escalar rapidamente aplicações baseadas em IA em pesquisa, atendimento ao cliente, criação de conteúdo e mais.

Este repositório fornece uma estrutura completa de aprendizado por reforço para pesquisa de jogabilidade em StarCraft II. O agente principal usa Proximal Policy Optimization (PPO) para aprender redes de política que interpretam dados de observação do ambiente PySC2 e geram ações precisas no jogo. Desenvolvedores podem configurar camadas de redes neurais, modelagem de recompensas e cronogramas de treinamento para otimizar o desempenho. O sistema suporta multiprocessamento para coleta eficiente de amostras, utilitários de registro para monitorar curvas de treinamento e scripts de avaliação para executar políticas treinadas contra oponentes scriptados ou IA incorporada. O código é escrito em Python e utiliza TensorFlow para definição e otimização de modelos. Usuários podem estender componentes como funções de recompensa personalizadas, pré-processamento de estado ou arquiteturas de rede para atender a objetivos de pesquisa específicos.