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Ferramentas Forschungsreproduzierbarkeit para todas as ocasiões

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Forschungsreproduzierbarkeit

  • GAMA Genstar Plugin

    O GAMA Genstar Plugin integra modelos de IA generativa em simulações GAMA para geração automática de comportamentos de agentes e cenários.
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    O que é GAMA Genstar Plugin?
    O GAMA Genstar Plugin adiciona capacidades de IA generativa à plataforma GAMA fornecendo conectores para OpenAI, LLMs locais e endpoints de modelos personalizados. Os usuários definem prompts e pipelines em GAML para gerar decisões de agentes, descrições de ambiente ou parâmetros de cenários instantaneamente. O plugin suporta chamadas API síncronas e assíncronas, cache de respostas e ajuste de parâmetros. Simplifica a integração de modelos de linguagem natural em simulações de grande escala, reduzindo scripts manuais e promovendo comportamentos mais ricos e adaptativos.
    Recursos Principais do GAMA Genstar Plugin
    • Conectar-se ao OpenAI e LLMs locais para inferência sob demanda
    • Definir comportamentos dirigidos por IA via primitivas GAML
    • Suporte para chamadas de modelos síncronas e assíncronas
    • Cache de respostas e ajuste de parâmetros
    • Modelos de prompt e pipelines customizáveis

  • MARFT

    MARFT é uma caixa de ferramentas de ajuste fino de RL multiagente de código aberto para fluxos de trabalho colaborativos de IA e otimização de modelos de linguagem.
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    O que é MARFT?
    MARFT é uma biblioteca baseada em Python para LLMs, permitindo experimentos reprodutíveis e prototipagem rápida de sistemas de IA colaborativos.

  • WorFBench

    WorFBench é uma estrutura de benchmarking de código aberto que avalia agentes de IA baseados em LLM em decomposição de tarefas, planejamento e orquestração multi-ferramenta.
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    O que é WorFBench?
    WorFBench é uma estrutura abrangente de código aberto projetada para avaliar as capacidades de agentes de IA construídos com modelos de linguagem grandes. Oferece uma variedade de tarefas — desde o planejamento de roteiros até fluxos de trabalho de geração de código — cada uma com objetivos e métricas de avaliação claramente definidos. Os usuários podem configurar estratégias de agentes personalizadas, integrar ferramentas externas via APIs padronizadas e executar avaliações automáticas que registram desempenho em decomposição, profundidade de planejamento, precisão na invocação de ferramentas e qualidade do resultado final. Painéis de visualização integrados ajudam a rastrear cada caminho de decisão do agente, facilitando identificar pontos fortes e fracos. A arquitetura modular do WorFBench permite uma rápida extensão com novas tarefas ou modelos, fomentando pesquisa reprodutível e estudos comparativos.
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