Учебник Autogen для дебатов AI-агентов предоставляет пошаговую структуру для оркестровки нескольких AI-агентов, участвующих в структурированных дебатах. Он использует модуль AutoGen от LangChain для координации обмена сообщениями, выполнения инструментов и разрешения споров. Пользователи могут изменять шаблоны, настраивать параметры дебатов и просматривать подробные логи и сводки каждого раунда. Идеально для исследователей, оценивающих мнения моделей, или преподавателей, демонстрирующих сотрудничество AI. Этот учебник поставляет многоразовые компоненты кода для полноценной оркестровки дебатов на Python.

GenerativeAgentsCN — это открытая китайская адаптация рамочной системы Stanford для генеративных агентов, предназначенная для моделирования реалистичных цифровых персонажей. Объединяя большие языковые модели с модулем долговременной памяти, рефлексивными процедурами и логикой планирования, она управляет агентами, воспринимающими контекст, вспоминающими прошлые взаимодействия и самостоятельно выбирающими дальнейшие действия. Инструментарий включает готовые к использованию блокноты Jupyter, модульные компоненты Python и обширную китайскую документацию, которая помогает пользователям создавать среды, определять характеристики агентов и настраивать параметры памяти. Используйте его для исследования поведения игровых NPC на базе ИИ, прототипирования чат-ботов поддержки клиентов или проведения академических исследований когнитивных процессов агентов. Гибкие API позволяют расширять алгоритмы памяти, интегрировать собственные LLM и визуализировать взаимодействия агентов в реальном времени.