gym-llm расширяет экосистему OpenAI Gym, определяя текстовые среды, в которых агенты LLM взаимодействуют через подсказки и действия. Каждая среда следует соглашениям Gym для шага, сброса и отображения, выдавая наблюдения в виде текста и принимая ответы, сгенерированные моделью, как действия. Разработчики могут создавать собственные задачи, задавая шаблоны подсказок, вычисление награды и условия завершения, что позволяет реализовать сложные тесты на принятие решений и диалоги. Интеграция с популярными библиотеками RL, инструментами логирования и настраиваемыми метриками оценки обеспечивает полноценные эксперименты. Поскольку вы можете оценивать способность LLM решать головоломки, управлять диалогами или справляться с структурированными задачами, gym-llm предоставляет стандартизированный и воспроизводимый фреймворк для исследований и разработки продвинутых языковых агентов.

На практике LlamaSim позволяет определить несколько AI-агентов с помощью модели Llama, настроить сценарии взаимодействия и запускать контролируемые симуляции. Вы можете настроить личность агентов, логику принятия решений и каналы связи с помощью простых API на Python. Фреймворк автоматически управляет созданием подсказок, разбором ответов и отслеживанием состояния диалога. Он регистрирует все взаимодействия и предоставляет встроенные метрики оценки, такие как когерентность ответов, уровень завершения задач и задержка. Благодаря плагинам, можно интегрировать внешние источники данных, добавлять пользовательские функции оценки или расширять возможности агентов. Легкий ядроLlamaSim подходит для локальной разработки, CI/CD и облачных развертываний, что обеспечивает воспроизводимость исследований и проверку прототипов.

Multi-Agent Surveillance предлагает гибкую симуляционную среду, в которой несколько ИИ-агентов выступают в роли хищников или жертв в дискретном мире на сетке. Пользователи могут настраивать параметры окружения, такие как размеры сетки, количество агентов, радиусы обнаружения и структуры вознаграждения. В репозитории есть классы на Python для поведения агентов, скрипты генерации сценариев, встроенная визуализация с помощью matplotlib и бесшовная интеграция с популярными библиотеками обучения с подкреплением. Это облегчает создание эталонных тестов для координации нескольких агентов, разработку нестандартных стратегий наблюдения и проведение воспроизводимых экспериментов.