LLM-Blender-Agent позволяет разработчикам создавать модульные системы ИИ с несколькими агентами, оборачивая LLM в совместные агенты. Каждый агент может получить доступ к инструментам, таким как выполнение Python, парсинг веб-страниц, SQL-базы данных и внешние API. Фреймворк управляет памятью диалогов, пошаговым рассуждением и оркестровкой инструментов, поддерживая такие задачи, как создание отчетов, анализ данных, автоматизированные исследования и автоматизация рабочих процессов. Основанный на LangChain, он легкий, расширяемый и совместим с GPT-3.5, GPT-4 и другими LLM.

Многоагентный анализ акций — это рамочная платформа с открытым исходным кодом, которая использует множество специализированных ИИ-агентов — DataCollector, SentimentAnalyst, Predictor и Reporter — для оптимизации полного цикла исследования акций. Агент DataCollector собирает котировки в реальном времени и финансовые новости. SentimentAnalyst обрабатывает новости для оценки рыночных настроений. Predictor использует модели машинного обучения для прогнозирования будущих движений акций. В конце, Reporter создает подробные обзоры и визуализации. Модульная архитектура поддерживает легкую настройку под разные активы, модели и форматы отчетов.

Autonomys Agents дает разработчикам возможность создавать автономных AI-агентов, способных выполнять сложные задачи без ручного вмешательства. Построенный на Python, фреймворк предоставляет инструменты для определения поведения агентов, интеграции внешних API и пользовательских функций, а также поддержания разговорной памяти на протяжении взаимодействий. Агенты могут сотрудничать в многопрограммных настройках, обмениваться знаниями и координировать действия. Модули наблюдения предлагают ведение журналов в реальном времени, отслеживание производительности и отладочные сведения. Благодаря модульной архитектуре команды могут расширять основные компоненты, внедрять новые LLM и развертывать агентов в различных средах. Будь то автоматизация поддержки клиентов, выполнение анализа данных или оркестровка исследовательских рабочих процессов, Autonomys Agents упрощает полный цикл разработки и управления интеллектуальными автономными системами.

DEf-MARL (Фреймворк децентрализенного исполнения для многопользовательского обучения с подкреплением) обеспечивает надежную инфраструктуру для выполнения и обучения кооперативных агентов без централизованных контроллеров. Он использует протоколы связи peer-to-peer для обмена политиками и наблюдениями между агентами, обеспечивая координацию через локальные взаимодействия. Фреймворк бесшовно интегрируется с такими популярными инструментами RL, как PyTorch и TensorFlow, предлагая настраиваемые оболочки окружения, сборку распределенных запусков и модули синхронизации градиентов. Пользователи могут определять индивидуальные пространства наблюдения, функции награды и топологии связи. DEf-MARL поддерживает динамическое добавление и удаление агентов во время выполнения, отказоустойчивое выполнение за счет репликации критического состояния между узлами и адаптивное расписание связи для балансировки исследования и эксплуатации. Он ускоряет обучение за счет параллельного моделирования окружений и уменьшения центральных узких мест, что делает его подходящим для масштабных исследований MARL и промышленных симуляций.

Discord AI Agent использует API Discord и совместимые с OpenAI LLM для превращения любого сервера в интерактивную AI-среду чата. Разработчики могут регистрировать пользовательские плагины для обработки команд слеша, сообщений или запланированных задач, а встроенная память сохраняет контекст диалогов для последовательных взаимодействий. Эта структура поддерживает асинхронное выполнение, настраиваемые модели, шаблоны запросов и логирование для отладки. Изменив один YAML или JSON-файл конфигурации, вы можете задать ключи API, предпочтения моделей, префиксы команд и директории плагинов. Благодаря расширяемой архитектуре можно добавить такие функции, как модерирование, викторины или боты поддержки клиентов. Работа как локально, так и в облаке, Discord AI Agent упрощает создание гибких и поддерживаемых AI-агентов для взаимодействия с сообществом.

multi_agent_celar представляет собой модульную платформу ИИ, позволяющую осуществлять коммуникацию между несколькими интеллектуальными агентами на основе возникающего языка в симулированных окружениях. Пользователи могут задавать поведения агентов через файлы политик, настраивать параметры окружения и запускать сессии совместного обучения, в ходе которых агенты развивают собственные протоколы связи для решения кооперативных задач. В состав фреймворка входят скрипты оценки, инструменты визуализации и поддержка масштабируемых экспериментов, что делает его идеальным для исследований в области мультиагентного взаимодействия, возникающих языков и процессов принятия решений.