AI Otaku LABO — это ведущая медиа-платформа, специализирующаяся на обзорах и руководствах по инструментам ИИ. Под управлением профессионалов, он строго тестирует более 100 платных и бесплатных генераторов ИИ для проверки их практической полезности. Веб-сайт обеспечивает читателей точными и надежными данными на основе проверенных экспериментов, что делает его основным источником для тех, кто ищет глубокие знания и последние обновления в области технологий ИИ.

Will AI Do This? — это инновационная платформа, которая использует мощность генеративного ИИ для вовлечения пользователей во множество экспериментов и заданий. Пользователи могут исследовать возможности ИИ, участвуя в увлекательных и образовательных мероприятиях, таких как нахождение отличий на изображениях, геометрические конструкции и другие. Платформа предназначена для бесплатного использования и открыта для общественности, что обеспечивает интерактивное пространство как для энтузиастов ИИ, так и для случайных пользователей, чтобы узнать о реальном потенциале технологии ИИ.

DemoGPT — это проект на Python с открытым исходным кодом, предназначенный для демонстрации основных концепций ИИ-агентов с использованием моделей GPT от OpenAI. Он реализует разговорный интерфейс с постоянной памятью, сохраняемой в файлах JSON, что позволяет вести контекстные взаимодействия между сессиями. Framework поддерживает динамическое выполнение инструментов, таких как поиск в интернете, вычисления и пользовательские расширения, с помощью архитектуры в стиле плагинов. Просто настройте свой ключ API OpenAI и установите зависимости, чтобы запускать DemoGPT локально для прототипирования чат-ботов, исследования многоэтапных диалогов и тестирования рабочих процессов агентов. Эта полная демонстрация предоставляет разработчикам и исследователям практическую основу для создания, настройки и экспериментов с агентами на базе GPT в реальных сценариях.

PommerLearn позволяет исследователям и разработчикам обучать многоагентных RL-ботов в среде игры Pommerman. Включает готовые реализации популярных алгоритмов (PPO, DQN), гибкие конфигурационные файлы для гиперпараметров, автоматическое логирование и визуализацию метрик обучения, контрольные точки моделей и скрипты оценки. Его модульная архитектура облегчает расширение новыми алгоритмами, настройку среды и интеграцию с стандартными ML-библиотеками, такими как PyTorch.

ThreeAgents написан на Python и использует API OpenAI для инстанцирования нескольких AI-агентов с разными ролями (система, помощник, пользователь). Он предлагает абстракции для подсказок агентам, обработки сообщений в зависимости от ролей и управления памятью контекста. Разработчики могут создавать собственные шаблоны подсказок, настраивать индивидуальность агентов и связывать взаимодействия для моделирования реалистичных диалогов или рабочих процессов, ориентированных на задачи. Framework управляет передачей сообщений, управлением окна контекста и ведением журналов, позволяя проводить эксперименты по совместному принятию решений или иерархической декомпозиции задач. Благодаря поддержке переменных окружения и модульных агентов, ThreeAgents обеспечивает беспрепятственный обмен между локальными и облачными LLM, позволяя быстро разрабатывать прототипы многоагентных систем ИИ. В комплекте идут примеры и поддержка Docker для быстрой настройки.