具擴展性的MADDPG是一個面向研究的多智能體強化學習框架，提供MADDPG算法的擴展實現。其特點是在訓練期間使用集中式評論家，在運行時使用獨立的行為者，以確保穩定性和效率。該庫包括Python腳本，用於定義自訂環境、配置網絡架構和調整超參數。用戶可以並行訓練多個代理，監控指標，並可視化學習曲線。它與OpenAI Gym類似的環境集成，並支持通過TensorFlow加速GPU運算。通過模組化組件，具擴展性的MADDPG使得在合作、競爭或混合型多智能體任務中進行靈活實驗成為可能，加快原型開發和基準測試。

Tongui Agent提供模組化架構，用於創建能夠維持對話狀態、利用外部工具並協調多個子代理的AI代理。開發者可以配置LLM後端、定義自定義行動，並附加記憶模組來存儲上下文。該框架包含SDK、CLI和中介層鉤子，以便實現觀測性，方便整合至網頁或Node.js應用程序中。支援的LLM包括OpenAI、Azure OpenAI及開源模型。

在其核心，DAGent將代理工作流表示為由節點組成的有向無環圖，每個節點可以封裝一個LLM調用、自定義函數或外部工具。開發者明確定義任務依賴，實現并行執行和條件邏輯，框架管理調度、數據傳遞和錯誤恢復。DAGent還提供內建可視化工具，用於檢查DAG結構和執行流程，改善調試和審計。通過可擴展的節點類型、插件支持和與主流LLM提供者的無縫集成，DAGent使團隊能夠輕鬆構建複雜的多步AI應用，如數據管道、對話代理和自動化研究助手。其模塊化和透明性設計使其成為實驗和生產中的可擴展代理協調的理想選擇。

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