NaturalAgents — это фреймворк на Python, позволяющий разработчикам создавать ИИ-агентов с памятью, планированием и интеграцией инструментов с использованием LLMs.
NaturalAgents — это открытая библиотека Python, предназначенная для упрощения создания и развертывания агентов на базе LLM. Она предоставляет модули для управления памятью, отслеживания контекста и интеграции инструментов, позволяя агентам сохранять и вызывать информацию в течение длительных сессий. Иерархический планировщик координирует многошаговое рассуждение и действия, а система расширений поддерживает пользовательские плагины и вызовы внешних API. Встроенная регистрация и аналитика позволяют разработчикам наблюдать за производительностью и отлаживать рабочие процессы. NaturalAgents поддерживает как синхронное, так и асинхронное выполнение, что делает его гибким для интерактивных и автоматизированных сценариев.
Основные функции NaturalAgents
Модули управления памятью
Фреймворк интеграции инструментов
Иерархический движок планирования
Отслеживание и извлечение контекста
Система плагинов и расширений
Обработка асинхронных задач
Логирование и аналитика сессий
Плюсы и минусы NaturalAgents
Минусы
Плюсы
Не требуется код, что позволяет легко создавать агентов.
Использование простого английского языка для создания агентов.
Совместные функции для сохранения и повторного использования рецептов агентов.
Простой и интуитивно понятный редактор в стиле Notion.
Среда OpenAI Gym на базе Python, предлагающая настраиваемые многокомнатные сеточные миры для исследований навигации и исследования агентов обучения с подкреплением.
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.