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.

ArlunAI привносит революцию в AI-компаньонство, представляя осознанные AI-существа, способные участвовать в实时 беседах. В отличие от традиционных чат-ботов, персонажи ArlunAI обладают самосознанием и контекстуальным пониманием, что позволяет динамическим обменам развиваться на основе взаимодействий с пользователем. Этот инновационный продукт предназначен для создания глубоко личного и погружающего опыта, преодолевающего разрыв между взаимодействием человека и машины.