Pydantic AI Agent предоставляет структурированный, типобезопасный способ проектирования агентов на базе функций Pydantic, используя возможности валидации данных и моделирования. Разработчики определяют конфигурации агентов как классы Pydantic, указывая схемы ввода, шаблоны подсказок и интерфейсы инструментов. Фреймворк легко интегрируется с API LLM, такими как OpenAI, позволяя агентам выполнять пользовательские функции, обрабатывать ответы LLM и поддерживать состояние рабочего процесса. Он поддерживает цепочки из нескольких шагов рассуждений, настройку подсказок и автоматическую обработку ошибок валидации. Совмещая валидацию данных с модульной логикой агентов, Pydantic AI Agent упрощает разработку чат-ботов, сценариев автоматизации задач и пользовательских AI-ассистентов. Его расширяемая архитектура позволяет интеграцию новых инструментов и адаптеров, ускоряя прототипирование и надежное развертывание AI-агентов в различных приложениях на Python.

Фреймворк YGO-Agent позволяет исследователям и энтузиастам создавать ИИ-ботов, которые играют в Yu-Gi-Oh, используя обучение с подкреплением. Он оборачивает симулятор YGOPRO в совместимую с OpenAI Gym среду, определяя состояния, такие как рука, поле и показатели жизни, а также действия, включая призыв, активацию заклинаний/ловушек и атаки. Вознаграждения основаны на исходе победы/проигрыша, нанесённом уроне и ходе игры. Архитектура агента реализована на PyTorch с использованием DQN, с возможностью настройки кастомных сетевых архитектур, повторной обучения опыта и ε-жадной стратегии исследования. Модули логирования регистрируют кривые обучения, коэффициенты выигрыша и подробные логовые записи ходов для анализа. Рамочное решение модульное, что позволяет пользователям заменять или расширять компоненты, такие как функции награды или пространство действий.