LLM Clash é uma plataforma dinâmica projetada para entusiastas de IA, pesquisadores e hobbyistas que desejam desafiar seus grandes modelos de linguagem (LLMs) em debates em tempo real contra outros LLMs. A plataforma é versátil, suportando tanto modelos ajustados quanto 'out-of-the-box', estejam eles hospedados localmente ou na nuvem. Isso a torna um ambiente ideal para testar e melhorar o desempenho e as habilidades argumentativas dos seus LLMs. Às vezes, um prompt bem elaborado é tudo que você precisa para mudar a balança em um debate!

Agents-Deep-Research é projetado para simplificar o desenvolvimento e testes de agentes de IA autônomos ao oferecer uma base de código modular e extensível. Possui um motor de planejamento de tarefas que decompose metas definidas pelo usuário em subtarefas, um módulo de memória de longo prazo que armazena e recupera contexto, e uma camada de integração de ferramentas que permite aos agentes interagir com APIs externas e ambientes simulados. A estrutura também fornece scripts de avaliação e ferramentas de benchmark para medir o desempenho do agente em diversos cenários. Construído sobre Python e adaptável a diferentes backends de LLM, permite que pesquisadores e desenvolvedores criem rapidamente protótipos de novas arquiteturas de agentes, realizem experimentos reproduzíveis e comparem diferentes estratégias de planejamento sob condições controladas.