此專案展現一個完整功能的客戶支援AI代理，結合OpenAI Autogen框架與Streamlit前端。它將用戶查詢經由可定義的代理流程導引，維持對話上下文，並產生準確且具上下文感的回答。開發者可輕鬆克隆專案，設定OpenAI API金鑰，啟動網頁界面測試或擴充功能。此程式碼庫有清楚的配置點，包括提示設計、回應處理和外部服務整合，是建立客服聊天機器人、客服自動化或內部Q&A助理的多功能起點。

MADDPG-Keras 通過在 Keras 中實現 MADDPG 算法，為多智能體強化學習研究提供完整框架。它支持連續動作空間、多個智能體和標準的 OpenAI Gym 環境。研究人員和開發者可以配置神經網絡結構、訓練超參數和獎勵函數，並通過內建的日誌和模型檢查點加速策略學習與基準測試。

Agents-Deep-Research旨在通過提供模組化、可擴展的程式碼庫，簡化自主AI代理的開發與測試。它具有將用戶定義目標分解為子任務的任務規劃引擎、存儲與檢索上下文的長期記憶模組，以及允許代理與外部API和模擬環境互動的工具整合層。框架還提供評估腳本和基準工具，用於衡量代理在各種場景中的性能。基於Python，並可適配多種LLM後端，幫助研究人員和開發者快速原型化新型代理架構，進行可重複的實驗，並比較不同的規劃策略。