Agents-Deep-Research разработана для упрощения разработки и тестирования автономных агентов ИИ за счет использования модульной и расширяемой базы кода. В нее входит движок планирования задач, разбивающий заданные пользователем цели на подзадачи, модуль долговременной памяти для хранения и извлечения контекста, а также слой интеграции инструментов, позволяющий агентам взаимодействовать с внешними API и симулированными окружениями. Фреймворк также включает скрипты оценки и инструменты бенчмаркинга для измерения производительности агентов в различных сценариях. Основанный на Python и совместимый с разными backend LLM, он позволяет исследователям и разработчикам быстро прототипировать новые архитектуры агентов, проводить воспроизводимые эксперименты и сравнивать различные стратегии планирования в контролируемых условиях.

Этот проект показывает полностью функционирующего AI-агента поддержки, использующего фреймворк Autogen и интерфейс на базе Streamlit. Он маршрутизирует запросы пользователя через настраиваемую цепочку агента, сохраняет контекст диалога и генерирует точные, учитывающие контекст ответы. Разработчики могут легко клонировать репозиторий, установить ключ API OpenAI и запустить веб-интерфейс для тестирования или расширения возможностей бота. В коде ясно обозначены точки конфигурации для разработки подсказок, обработки ответов и интеграции с внешними сервисами — это универсальная отправная точка для создания чат-ботов поддержки, автоматизации helpdesk или внутренних Q&A помощников.

MADDPG-Keras обеспечивает полный каркас для исследований в области обучения с подкреплением с несколькими агентами, реализуя алгоритм MADDPG в Keras. Поддерживаются непрерывные пространства действий, несколько агентов и стандартные среды OpenAI Gym. Исследователи и разработчики могут настраивать архитектуры нейронных сетей, гиперпараметры обучения и функции вознаграждения, после чего запускать эксперименты с встроенным логированием и контрольными точками для ускорения обучения политик и оценки производительности.