Multi-Agent-Seller предоставляет модульную среду для моделирования переговоров в электронной коммерции с использованием AI-агентов. Включает готовых агентов покупателя и продавца с настраиваемыми стратегиями переговоров, такими как динамическое ценообразование, уступки по времени и принятие решений на основе полезности. Пользователи могут определять собственные протоколы, форматы сообщений и рыночные условия. Фреймворк управляет сессиями, отслеживает предложения и ведет журнал результатов с встроенными средствами визуализации для анализа взаимодействий агентов. Легко интегрируется с библиотеками машинного обучения для разработки стратегий, позволяя экспериментировать с обучением с подкреплением или правилами. Расширяемая архитектура позволяет добавлять новые типы агентов, правила переговоров и плагины визуализации. Multi-Agent-Seller идеально подходит для тестирования алгоритмов с несколькими агентами, изучения поведения переговоров и преподавания концепций в областях AI и электронной коммерции.

VMAS — полный набор инструментов для построения и обучения мультиагентных систем с помощью глубокого обучения с подкреплением. Он обеспечивает параллельное моделирование сотен экземпляров окружений на GPU, что позволяет собирать данные с высокой пропускной способностью и масштабировать обучение. VMAS включает реализации популярных алгоритмов MARL, таких как PPO, MADDPG, QMIX и COMA, и предлагает модульные интерфейсы для быстрой прототипизации политики и среды. Фреймворк позволяет организовать централизованное обучение с децентрализованным исполнением (CTDE), поддерживаемые настраиваемые наградные функции, пространства наблюдения и хуки обратных вызовов для ведения журналов и визуализации. Благодаря модульной архитектуре VMAS легко интегрируется с моделями PyTorch и внешними средами, что делает его идеальным для исследований в задачах сотрудничества, соревнований и смешанных мотиваций в робототехнике, управлении трафиком, распределении ресурсов и сценариях игровой AI.

AI-агентный машинный перевод — это открытая платформа для исследований и разработки в области машинного перевода. Она управляет тремя основными агентами — генератором, оценщиком и уточнителем — для совместного производства, оценки и совершенствования переводов. Построена на базе PyTorch и моделей трансформеров, поддерживая предварительное обучение с учителем, оптимизацию с помощью обучения с подкреплением и настраиваемые политики агентов. Пользователи могут проводить бенчмаркинг на стандартных наборах данных, отслеживать BLEU-рейтинги и расширять пайплайн с помощью пользовательских агентов или функций вознаграждения для исследования коллаборации агентов в задачах перевода.

MAPF_G2RL — это открытая исследовательская среда, соединяющая теорию графов и глубокое усиленное обучение для решения задачи поиска путей с несколькими агентами (MAPF). Она кодирует узлы и ребра в векторные представления, определяет пространственные и коллизионно-осведомленные функции награды, поддерживает различные алгоритмы RL, такие как DQN, PPO и A2C. Фреймворк автоматизирует создание сценариев, генерируя случайные графы или импортируя карты реального мира, а также управляет циклами обучения, оптимизирующими политики для нескольких агентов одновременно. После обучения агенты оцениваются в симуляционных средах по показателям оптимальности маршрутов, времени выполнения и уровню успеха. Его модульный дизайн позволяет исследователям расширять ключевые компоненты, интегрировать новые методы MARL и проводить сравнение с классическими решателями.

Multi-Agent Systems предоставляет полный набор инструментов для создания, управления и наблюдения за взаимодействиями автономных агентов. Разработчики могут определить классы агентов с собственной логикой принятия решений, настроить сложные среды с ресурсами и правилами, а также реализовать каналы связи для обмена информацией. Framework поддерживает синхронное и асинхронное планирование, реагирование на события и включает логирование для метрик производительности. Пользователи могут расширять основные модули или интегрировать внешние модели ИИ для повышения интеллекта агентов. Визуализационные средства отображают симуляции в реальном времени или после их выполнения, что помогает анализировать возникающие поведенческие паттерны и оптимизировать параметры системы. От академических исследованиях до прототипных распределенных систем — Multi-Agent Systems упрощает полный цикл симуляций с несколькими агентами.

Multi-Agent-Blueprint — это комплексная платформа с открытым исходным кодом для построения и оркестрации нескольких ИИ-агентов, которые взаимодействуют для выполнения сложных задач. В основе лежит модульная система для определения различных ролей агентом, таких как исследователи, аналитики и исполнители, каждый с выделенными хранилищами памяти и шаблонами подсказок. Инструмент бесшовно интегрируется с крупными языковыми моделями, API внешних знаний и пользовательскими инструментами, что позволяет динамическую делегацию задач и циклы обратной связи между агентами. Включает встроенное логирование и мониторинг для отслеживания взаимодействий и результатов. Благодаря настраиваемым рабочим процессам и сменным компонентам разработчики и исследователи могут быстро прототипировать цепочки агентов для приложений, таких как генерация контента, анализ данных, разработка продуктов или автоматическая поддержка клиентов.