直覺操作的experimentos de IA工具

快速掌握並使用experimentos de IA工具,不論新手或專業人士,都能享受流暢的操作體驗。

experimentos de IA

  • ThreeAgents是一個Python框架,透過OpenAI協調系統、助理和用戶AI代理人的交互。
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    ThreeAgents 是什麼?
    ThreeAgents使用Python開發,利用OpenAI的聊天完成API來實例化具有不同角色(系統、助理、用戶)的多個AI代理。它提供代理提示、角色基消息處理和上下文記憶管理的抽象。開發者可以定義自訂提示範本、配置代理個性,並鏈接交互以模擬逼真的對話或任務導向工作流程。框架處理消息傳遞、上下文窗口管理和日誌記錄,支持協作決策或層級任務分解的實驗。支持環境變數與模塊化代理,ThreeAgents允許在OpenAI與本地LLM後端之間無縫切換,促進快速原型設計。附帶範例腳本與Docker支持,方便快速部署。
  • Agents-Deep-Research是一個用於開發自主AI代理的框架,能使用LLMs進行規劃、行動和學習。
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    Agents-Deep-Research 是什麼?
    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。
  • AI Otaku LABO 提供有關 AI 工具和生成器的專家評測和指南。
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    AI OTAKU LABO 是什麼?
    AI Otaku LABO 是一家專注於 AI 工具評測和指南的領先媒體平台。由專業人士管理,對超過 100 種付費和免費的 AI 生成器進行嚴格測試,以驗證其實際可用性。網站確保讀者獲得來自經過驗證的實驗的準確和可靠數據,使其成為尋求深入知識和 AI 技術最新動態的首選來源。
  • 開源框架,用於建立和測試可自定義的人工智慧代理,以實現任務自動化、對話流程和記憶管理。
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    crewAI Playground 是什麼?
    crewAI Playground 是一個用於構建和實驗人工智慧驅動代理的工具包和沙箱環境。您可以透過配置文件或程式碼定義代理,指明提示內容、工具和記憶模組。這個平台能同時運行多個代理,處理訊息路由,並記錄對話歷史。它支援外部數據源插件整合、可自定義的記憶後端(記憶中或持久存儲),以及用於測試的網頁界面。使用它可以在正式部署前原型設計聊天機器人、虛擬助手和自動化工作流程。
  • 一個多功能的平台,用於試驗大型語言模型。
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    LLM Playground 是什麼?
    LLM Playground作為一個全面的工具,為對大型語言模型(LLMs)感興趣的研究人員和開發人員提供服務。用戶可以嘗試不同的提示,評估模型反應並部署應用程序。該平台支持多種LLM,並包括性能比較功能,使用戶能夠查看哪個模型最適合他們的需求。通過它的可訪問界面,LLM Playground旨在簡化與複雜機器學習技術的交互過程,使其成為教育和實驗的寶貴資源。
  • 使用PyTorch和Unity ML-Agents實現去中心化多智能體DDPG強化學習,用於協作智能體訓練。
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    Multi-Agent DDPG with PyTorch & Unity ML-Agents 是什麼?
    該開源項目提供了建立在PyTorch和Unity ML-Agents之上的完整多智能體強化學習框架。包括去中心化的DDPG演算法、環境包裝器和訓練腳本。用戶可以配置代理策略、評論網絡、重放緩衝區和並行訓練工作者。日誌記錄鉤子支持TensorBoard監控,模組化代碼支持自訂獎勵函數和環境參數。存放庫包含示例Unity場景,演示協作導航任務,非常適合擴展和基準測試多智能體模擬場景。
  • 一個開源的多智能體強化學習框架,通過PySC2在星際爭霸II中實現原始層級的代理控制與協調。
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    MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw 是什麼?
    MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw提供一整套工具組,用於在星際爭霸II中開發、訓練與評估多個AI代理。它暴露低層次控制單位移動、目標指向和技能,同時支持彈性的獎勵設計與場景配置。用戶可以輕鬆插入自定義神經網路架構、定義隊伍協調策略,並記錄指標。基於PySC2,支援並行訓練、檢查點與視覺化,非常適合推動合作與對抗多智能體強化學習的研究。
  • 開源平台來測試大型語言模型(LM)。
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    nat.dev 是什麼?
    OpenPlayground是一個開源平台,允許使用者實驗和比較不同的大型語言模型(LLMs)。它旨在幫助使用者了解各種LLMs的優缺點,通過提供一個用戶友好和互動的環境。該平台對於開發人員、研究人員以及任何對人工智慧能力感興趣的人特別有用。用戶可以輕鬆地使用Google帳戶或電子郵件註冊。
  • 一個以Python為基礎的AI代理演示,展示具有記憶與工具整合的GPT對話模型。
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    DemoGPT 是什麼?
    DemoGPT是一個開源Python專案,旨在展示使用OpenAI GPT模型的AI代理的核心概念。它實作具有持久記憶的對話界面,存儲於JSON文件中,讓會話之間能進行上下文感知的互動。此框架支持動態工具執行,例如網路搜尋、計算與自定義擴充,通過插件式架構。只需配置OpenAI API密鑰與安裝相關依賴,即可在本地運行DemoGPT,原型設計聊天機器人、探索多回合對話流程,並測試代理驅動工作流程。這個全面的演示為開發者與研究人員提供實用基礎,用於在真實場景中建立、定制及實驗GPT驅動的代理。
  • 一款開源的命令列工具,能利用 Ollama LLMs 對用戶提示進行回音和處理,用於本地 AI 代理流程。
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    echoOLlama 是什麼?
    echoOLlama 利用 Ollama 生態系統,提供一個最小的代理框架:它從終端讀取用戶輸入,傳送到配置好的本地 LLM,並即時流回回答。用戶可以腳本化多次交互,鏈接 prompts,實驗提示工程,而無需修改底層模型程式碼。此設計非常適合測試會話模式、建立簡易命令行工具,以及處理迭代式代理任務,同時保障資料隱私。
  • 提供PPO、DQN訓練及評估工具的RL框架,用於開發具競爭力的Pommerman遊戲代理人。
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    PommerLearn 是什麼?
    PommerLearn使研究人員和開發者能在Pommerman遊戲環境中訓練多智能體RL機器人。它包含現成的流行演算法(PPO、DQN)實作、彈性的超參數配置文件、自動記錄和訓練指標可視化、模型檢查點和評估腳本。其模組化架構便於擴充新演算法、自訂環境及整合標準ML庫如PyTorch。
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