Курс Agents от Justinvarghese511 — структурированная обучающая программа, которая дает разработчикам навыки проектирования, реализации и развертывания AI-агентов. Через пошаговые руководства участники учатся проектировать потоки решений агентов, интегрировать внешние API и управлять контекстом и памятью. В курс входят образцы кода, блокноты Jupyter и практические упражнения по созданию агентов, автоматизирующих извлечение данных, отвечающих в разговоре и выполняющих многоступенчатые задачи. В конце у участников будет портфолио работающих проектов AI-агентов и лучших практик для их размещения в производственной среде.

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.