MARFT提供一個整合框架，允許定義、訓練和部署多個協作的AI代理，通過增強學習微調實現。它包含角色管理、記憶模塊、環境模擬和評估管道。開發者和研究人員可以輕鬆協調多代理任務、自動化流程並進行性能基準測試。
推廣此工具
更新此工具
MARFT
MARFT提供一個整合框架，允許定義、訓練和部署多個協作的AI代理，通過增強學習微調實現。它包含角色管理、記憶模塊、環境模擬和評估管道。開發者和研究人員可以輕鬆協調多代理任務、自動化流程並進行性能基準測試。
精選
MARFT 是什麼？
MARFT是一個基於Python的LLM，支持可重複實驗和快速原型設計協作式AI系統。
誰會使用 MARFT？
- 機器學習工程師
- AI研究員
- 軟體開發者
- 研發團隊
- 產品經理
如何使用 MARFT？
- 步驟1：克隆倉庫或使用pip安裝：pip install marft。
- 步驟2：在YAML或Python檔案中定義代理角色和記憶架構。
- 步驟3：配置環境模擬與獎勵函數。
- 步驟4：執行marft train以啟動多代理RL微調。
- 步驟5：監控指標並根據需要調整超參數。
- 步驟6：使用marft eval評估代理並導出訓練好的模型。
- 步驟7：通過marft deploy部署代理或整合到您的應用中。
平台
- mac
- windows
- linux
MARFT 的核心特徵與益處
主要功能
- 多代理協調API
- 增強學習微調管道
- 角色與記憶管理
- 環境模擬工具包
- 可定制的獎勵函數
- 內建評估指標
優點
- 加速協作式AI的原型開發
- 確保RL實驗的可重現性
- 模組化與可擴展架構
- 與主要LLM無縫整合
- 完整的工作流程自動化
MARFT 的主要使用案例與應用
- 多專業代理的虛擬客戶支持
- 自動化協商與決策模擬
- 多代理協調的研究原型
- 商務流程中的任務自動化
- 基於角色的代理解決複雜問題
MARFT 的常見問答
MARFT 公司信息
MARFT 評論
5/5
MARFT 的主要競爭對手和替代方案？
- Ray RLlib
- LangChain Agents
- OpenAI Multi-Agent Toolkit
- Stable Baselines3
- RLlib MultiAgent