OpenSpiel 是一個研究框架，提供從簡單矩陣遊戲到複雜棋類遊戲（如國際象棋、圍棋和撲克）的廣泛環境，並實現各種強化學習和搜索算法（如值迭代、策略梯度方法、MCTS）。其模組化的 C++ 核心和 Python 綁定允許用戶插入自定義算法、定義新遊戲，並在標準基準上比較性能。設計具有擴展性，支持單一和多智能體設置，研究合作和競爭場景。研究人員利用 OpenSpiel 快速原型設計算法、大規模實驗和分享可重複的代碼。

gym-llm 擴展了 OpenAI Gym 生態系統，定義文本環境，讓 LLM 代理透過提示與動作互動。每個環境遵循 Gym 的步驟、重置與渲染慣例，輸出文本觀察並接受模型產生的回應作為動作。開發者可指定提示範例、獎勵計算與終止條件，打造複雜的決策與對話基準。整合流行的 RL 函式庫、日誌工具與可配置的評估指標，促進端到端的實驗。不論是評估 LLM 解謎、管理對話或導航結構化任務，gym-llm 提供標準化、可複現的研究與進階語言代理開發框架。

AI Agent Playground為開發者與研究人員提供一個模組化環境，可構建能自主推理、規劃和執行任務的高階AI驅動代理。通過利用可插拔的記憶系統、可自訂的工具介面及可擴展的插件架構，用戶可以定義與Web服務、資料庫和自定義API交互的代理。該框架提供常用角色的預製模板，如資訊檢索、資料分析與自動測試，同時支持深入定制決策邏輯。用戶可透過命令行界面監控代理工作流程，整合CI/CD流程，並在任何支持Python的平台上部署。其開源性質鼓勵社群貢獻，促進自主代理能力的快速創新。

APLib旨在簡化在遊戲與模擬環境中開發AI驅動的自主代理。利用受信念-願望-意圖（BDI）啟發的架構，它提供多模組的感知、決策與行動模組。開發者可以通過直觀的API和行為樹定義代理的信念、目標和行為。APLib的代理能通過可定制的感測器解析遊戲狀態，利用內建規劃器制定計劃，並通過執行器與環境互動。這個庫支援Unity、Unreal以及純Java環境的整合，方便自動測試、AI研究與模擬。它鼓勵行為模組重用、快速原型製作及穩健的QA流程，自動化重複測試場景並模擬複雜玩家行為，無需人工干預。

AI Agent Marketplace是一個由社群驅動的AI代理人目錄，讓開發者、研究人員和愛好者能夠發現、評估並貢獻代理人。用戶可以按類別篩選代理人、查看詳細功能與整合說明、並通過拉取請求提交自己的代理人。此平台收集每個代理人的元資料、鏈結與範例，方便比較功能並找到適合特定用途的工具。

Multi-Agent-AI-Dynamic-Interaction提供一個靈活的環境，用於設計、配置和運行由多個自主AI代理組成的系統。每個代理可以被賦予特定的角色、目標和通訊協議。該框架管理訊息傳遞、會話上下文及序列或並行的交互。它支持與OpenAI GPT、其他大型語言模型API以及自定義模組的整合。用戶通過YAML或Python腳本定義場景，指定代理細節、工作流程步驟和停止條件。系統記錄所有交互，用於調試和分析，並允許對代理行為進行細粒度控制，以進行協作、談判、決策和解決複雜問題的實驗。

HMAS是一個開源的Python框架，允許開發階層式多智能體系統。它提供抽象功能，用於定義智能體層級、智能體間通信協議、環境整合和內建訓練循環。研究人員和開發者可以使用HMAS對複雜的智能體互動進行原型設計、訓練協作策略，以及在模擬環境中評估性能。其模組化設計使擴展和定制智能體、環境及訓練策略變得簡單。

Pits and Orbs是一個用Python實作的開源強化學習環境，提供回合制多代理格子世界，在其中代理追求目標並面臨環境危險。每個代理必須在可調整的格子上導航，避免隨機放置的陷阱（會懲罰或終止回合），並收集寶珠來獲得正向獎勵。該環境支援競爭和合作模式，讓研究者探索多樣學習場景。簡單的API可無縫整合如Stable Baselines或RLlib等流行RL框架。目前主要特色包括可調格子尺寸、動態陷阱與寶珠分佈、可配置的獎勵結構，以及選擇性註解訓練數據追踪。

從零開始的多代理系統提供一套完整的Python模組，用於從頭建立、定制和評估多代理環境。用戶可以定義世界模型，建立具有獨特感官輸入和行動能力的代理類，以及建立靈活的通訊協議以促進合作或競爭。該框架支援動態任務分配、戰略規劃模組與即時性能追蹤。其模組化架構方便整合自訂算法、獎勵函數和學習機制。配備內建的視覺化工具與日誌記錄工具，開發者可以監控代理互動與行為模式診斷。設計強調擴展性與清晰性，適合探索分散式AI的研究者和教授代理模型的教學者。

VMAS是一個構建與訓練多智能體系統的綜合工具包，利用深度強化學習。它支持GPU並行模擬上百個環境實例，實現高通量數據收集與可擴展訓練。VMAS包含流行的MARL算法實現，例如PPO、MADDPG、QMIX和COMA，並具有模塊化的策略和環境接口，便於快速原型設計。該框架促進集中訓練與去中心化執行(CDTE)，提供可自定義的獎勵塑造、觀測空間和回調鉤子，用於記錄和可視化。其模塊化設計使VMAS能與PyTorch模型及外部環境無縫整合，非常適合在機器人、交通控制、資源分配和遊戲AI等多方面進行合作、競爭與混合動機任務的研究。

SyntropAI是一個以開發者為核心的Python函式庫，旨在簡化自主AI代理的建構。它提供模組化架構，核心組件包括記憶體管理、工具與API整合、LLM後端抽象，以及協調多步工作流程的規劃引擎。用戶可以定義自訂工具、配置持久或短期記憶，並從支援的LLM提供者中選擇。SyntropAI亦包含日誌記錄與監控鉤子，以追蹤代理決策。其即插即用模組讓團隊能快速迭代代理行為，非常適合用於聊天機器人、知識助手、任務自動化機器人與研究原型。

VacuumWorld是一個開源模擬平台，旨在促進多智能體強化學習算法的開發與評估。它提供基於格子的環境，虛擬吸塵機器人可在可自定義的布局中運行，檢測並清除塵埃。用戶可以調整網格大小、塵埃分佈、隨機移動噪聲與獎勵結構，以模擬多種場景。框架內建支持智能體之間的通訊協議、即時視覺化儀表板及性能追蹤的紀錄工具。透過簡單的Python API，研究人員可以快速整合其強化學習算法，比較合作或競爭策略並進行可重現的實驗，讓VacuumWorld成為學術研究與教學的理想工具。

O.SYSTEMS 在推動去中心化治理、引領先進的人工智能研究以及促進 O.XYZ 生態系統內強大的社區參與方面位於最前沿。我們的使命強調主權超級智能的發展，以讓人工智能服務於人類的最佳利益。通過戰略投資、財務管理和獨特的 $OI Coin，我們的目標是創造一個協作和安全的人工智能創新環境。

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DGAF.AI旨在通過消除所有內容過濾和限制，為用戶提供獨特的人工智慧體驗。這個平台確保用戶可以以其原始、未剪輯的形式與人工智慧進行互動，提供更真實的交流。無論是出於創意目的、研究，還是僅僅是探索人工智慧的全部潛力，DGAF.AI都因未限制或審查所生成的內容而脫穎而出。

Rival.Tips是一個旨在探索和比較最先進AI模型能力的平台。使用者可以參加AI挑戰，以便並排評估不同模型的性能。通過選擇模型並比較它們對特定挑戰的回應，使用者可以獲得每個模型的優勢和劣勢的見解。該平台旨在幫助使用者更好地理解現代AI技術的多樣能力和獨特屬性。

Bosch AI旨在利用先進的AI提升數位化的世界，讓生活更輕鬆和安全。他們利用來自230多個Bosch工廠的數據，進行安全、穩健且可解釋的AI研究。他們專注於各種行業的現實應用，並促進與業界和學術領袖的合作，以擴展其研究網絡。

Genie 2是一款革命性的AI世界建模工具，利用自回歸潛在擴散模型，能夠從單一圖片提示生成完全可玩且具行動反應的3D環境。這項技術支援現實的物理模擬、動態照明、反應性物件互動和複雜的角色動畫。生成的世界可以在實時中進行操控，使得Genie 2成為在遊戲開發、AI研究、創意設計工作流程和環境測試中的寶貴工具。

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