Open Agent Leaderboard предлагает полный конвейер оценки для open-source AI-агентов. В него входит тщательно подобранный набор задач, охватывающих рассуждение, планирование, вопросы и ответы и использование инструментов, автоматический запуск агентов в изолированных средах и скрипты для сбора метрик эффективности, таких как коэффициент успеха, время выполнения и потребление ресурсов. Результаты агрегируются и отображаются на веб-таблице лидеров с фильтрами, графиками и историческими сравнениями. Фреймворк поддерживает Docker для воспроизводимости, интеграционные шаблоны для популярных архитектур агентов и расширяемые конфигурации для легко добавляемых новых задач или метрик.

Simple Playgrounds предоставляет модульную платформу для построения интерактивных 2D-окружающих сред, где агенты могут исследовать лабиринты, взаимодействовать с объектами и выполнять задачи. Пользователи определяют макеты окружения, поведение объектов и функции наград с помощью простых сценариев YAML или Python. Встроенный рендерер Pygame обеспечивает визуализацию в реальном времени, а API, основанный на шагах, гарантирует лёгкую интеграцию с библиотеками обучения с укреплением, такими как Stable Baselines3. Поддержка мультиагентных настроек, обнаружение столкновений и настраиваемые параметры физических моделей делают Simple Playgrounds удобной платформой для прототипирования, тестирования и образовательных демонстраций алгоритмов ИИ.

gym-multigrid предоставляет ряд настраиваемых сред сеточного типа, предназначенных для задач многокомнатной навигации и исследования в установках обучения с подкреплением. Каждая среда состоит из взаимосвязанных комнат, заполненных объектами, ключами, дверьми и препятствиями. Пользователи могут программно менять размер сетки, конфигурации комнат и размещение объектов. Библиотека поддерживает режимы полной или частичной наблюдаемости, предлагая RGB-или матричные представления состояния. Действия включают перемещение, взаимодействие с объектами и управление дверьми. Интегрируя как среду Gym, исследователи могут использовать любой совместимый с Gym агент для обучения и оценки алгоритмов по задачам, таким как головоломки с ключами и дверями, поиск объектов и иерархическое планирование. Модульный дизайн и минимальные зависимости делают gym-multigrid отличным инструментом для тестирования новых интеллектуальных стратегий.

Hypercharge AI — это сложный чат-бот на мобильных устройствах, который повышает надежность AI, выполняя до 10 параллельных запросов в различных крупных языковых моделях (LLM). Этот метод необходим для валидации результатов, проектирования запросов и тестирования LLM. Используя GPT-4o и другие LLM, Hypercharge AI обеспечивает согласованность и уверенность в ответах AI, делая его ценным инструментом для всех, кто полагается на решения, управляемые AI.

LifelongAgentBench предназначена для моделирования реальных сценариев постоянного обучения, позволяя разработчикам тестировать AI-агентов на последовательности развивающихся задач. Фреймворк предоставляет API plug-and-play для определения новых сценариев, загрузки наборов данных и настройки политик управления памятью. Встроенные модули оценки считают метрики такие, как перенос вперед, перенос назад, уровень забывания и комбинированная производительность. Пользователи могут запускать базовые реализации или интегрировать проприетарных агентов, чтобы обеспечить сравнение при одинаковых условиях. Результаты экспортируются в стандартизированные отчеты с интерактивными графиками и таблицами. Модульная архитектура поддерживает расширения с кастомными загрузчиками данных, метриками и плагинами визуализации, что позволяет исследователям и инженерам адаптировать платформу под разные области применения.

Проект mario-ai предлагает комплексную цепочку для разработки AI-агентов для освоения Super Mario Bros., с помощью нейроэволюции. Интегрируя реализацию NEAT на Python с окружением OpenAI Gym SuperMario, он позволяет пользователям задавать собственные критерии оценки, уровни мутаций и топологии сети. В процессе обучения фреймворк оценивает поколения нейронных сетей, отбирает наиболее эффективные гены и предоставляет визуализацию как игрового процесса, так и эволюции сети в реальном времени. Кроме того, он поддерживает сохранение и загрузку обученных моделей, экспорт лучших геномов и создание детальных журналов производительности. Исследователи, преподаватели и любители могут расширять код для других игровых сред, экспериментировать с эволюционными стратегиями и сравнивать прогресс обучения ИИ на разных уровнях.

Этот проект с открытым исходным кодом представляет собой полный фреймворк обучения с подкреплением для нескольких агентов на базе PyTorch и Unity ML-Agents. Включает децентрализованные алгоритмы DDPG, обертки окружения и тренировочные скрипты. Пользователи могут настраивать политики агентов, критические сети, буферы повторных данных и параллельных рабочих. Встроены хуки для логирования и мониторинга с помощью TensorBoard, а модульная структура позволяет легко внедрять пользовательские функции награды и параметры окружения. В репозитории есть примерные сцены Unity с демонстрациями задач совместной навигации, что делает его идеально подходящим для расширения и бенчмаркинга сценариев с множеством агентов в симуляциях.

MultiAgentPacman предлагает среду для игры на Python, в которой пользователи могут реализовывать, визуализировать и сравнивать нескольких AI-агентов в области Pacman. Поддерживаются алгоритмы поиска противника, такие как minimax, expectimax, alpha-beta-отсечение, а также пользовательные агенты на основе обучения с подкреплением или эвристик. Фреймворк включает простое GUI, командную строку и инструменты для ведения статистики игр и сравнения эффективности агентов в соревновательных или совместных сценариях.