MIDCA — это открытая когнитивная архитектура, которая позволяет агентам ИИ обладать восприятием, планированием, выполнением задач, метакогнитивным обучением и управлением целями.
MIDCA — это модульная когнитивная архитектура, предназначенная для поддержки полного когнитивного цикла умных агентов. Она обрабатывает сенсорные входные данные с помощью модуля восприятия, интерпретирует их для генерации и приоритезации целей, использует планировщик для создания последовательностей действий, осуществляет выполнение и оценивает результаты через метакогнитивный слой. Концепция двойного цикла разделяет быстрые реактивные ответы и более медленное рассуждение, что даёт агентам возможность динамического адаптирования. Расширяемая структура и открытый исходный код делают MIDCA идеальной платформой для исследователей и разработчиков, изучающих автономное принятие решений, обучение и саморефлексию в ИИ.
Основные функции MIDCA
Двойной цикл обработки когнитивных процессов (реактивных и обдуманных)
Модули восприятия и интерпретации
Генерация и приоритизация целей
Интегрированный цикл планирования и выполнения
Метакогнитивный контроль и оценка
Управление обучением и памятью
Плюсы и минусы MIDCA
Минусы
Поддерживает только Python 2.7, устаревшую версию Python
Может иметь крутой порог вхождения для начинающих
Ограниченные недавние обновления или видимая активность сообщества
Плюсы
Открытый исходный код с активным репозиторием на GitHub
Обеспечивает уникальную метакогнитивную архитектуру для ИИ
Включает демонстрации и обширную документацию
Позволяет мониторить и контролировать когнитивные циклы
ai-agents-trial — это проект с открытым исходным кодом на Python, показывающий, как создавать автономных агентов ИИ с помощью LLMs. Он содержит модульные абстракции для планирования агента, вызова инструментов (веб-поиск, калькуляторы) и управления памятью. Разработчики могут задавать собственные инструменты, цеплять действия в нескольких шагах и сохранять контекст между сессиями. Базовая кодовая база использует API OpenAI и вспомогательные утилиты для организации рабочих процессов, что делает его отличным для быстрого прототипирования чат-ассистентов, исследовательских ботов или автоматизации в конкретных областях. Точки интеграции позволяют расширять функциональность за счет новых коннекторов и источников данных без изменения основной логики.
AI Library — это платформа для разработчиков, предназначенная для создания и развертывания настраиваемых AI-агентов с использованием модульных цепочек и инструментов.
AI Library предлагает комплексную основу для проектирования и запуска AI-агентов. В нее входят конструкторы агентов, оркестрация цепочек, интерфейсы моделей, интеграция инструментов и поддержка векторных хранилищ. Платформа использует подход API-первым, обладает обширной документацией и примерными проектами. Независимо от того, создаете ли вы чат-боты, агенты для извлечения данных или автоматизированных помощников, модульная архитектура AI Library обеспечивает легкую настройку, объединение и мониторинг каждого компонента — таких как языковые модели, системы памяти и внешние инструменты — в производственной среде.