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AI代理人辯論Autogen教程提供逐步框架，用於協調多個在結構化辯論中的AI代理人，利用LangChain的AutoGen模組來協調訊息傳遞、工具執行與辯論解決。用戶可以自訂範本、設定辯論參數，並瀏覽每輪詳細紀錄與摘要。非常適合研究人員比較模型觀點或教育者演示AI協作，本教程提供可重用的程式碼元件，可用於Python中的端到端辯論流程。

Multi-Agent AI Researcher提供一個模組化、可擴展的框架，使用戶能配置和部署多個AI代理來協作解決複雜的科學問題。它包括基於文獻分析提出研究方向的假設生成代理、模擬並測試假設的實驗模擬代理、處理模擬輸出的數據分析代理，以及將研究發現整合成結構化研究文件的草稿代理。通過插件支持，用戶可以加入自定義模型和數據來源。協調器管理代理間的交互，並記錄每個步驟以追蹤過程。非常適合自動化重複任務，加速研發流程，確保在多個研究領域的可重複性和擴展性。

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。

Mean-Field MARL提供一個強大的Python框架，用於實現和評估平均場多智能體增強學習算法。它通過建模鄰近代理的平均效應來近似大規模代理交互，利用平均場Q-learning。該函式庫包括環境包裝器、代理策略模組、訓練迴圈與評估指標，能在數百個代理上進行擴展訓練。基於PyTorch進行GPU加速，支持Particle World與Gridworld等可定制環境。模組化設計方便增添新算法，並配備內建的日誌紀錄及Matplotlib可視化工具，用於追蹤獎勵、損失曲線與平均場分布。範例腳本與文件指引用戶進行設置、實驗配置與結果分析，非常適合用於大型多智能體系統的研究與原型開發。

Pacman AI 提供一個功能完整的 Python 環境和代理架構，用於經典的吃豆人遊戲。此專案實作關鍵的強化學習演算法——Q-learning 和價值迭代，使代理能學習最佳策略來收集豆子、穿越迷宮及避開鬼怪。用戶可以定義自訂的獎勵函數，並調整學習率、折扣因子與探索策略。此框架支援指標記錄、性能視覺化與可復現的實驗設定。設計於易於擴展，讓研究人員與學生能整合新演算法或神經網路學習方法，並與基線網格方法做比較。

Pentago Swap AI代理透過利用蒙特卡洛樹搜尋（MCTS）演算法來探索與評估潛在的遊戲狀態，為Pentago Swap遊戲打造一個智能對手。在每個回合，代理模擬大量的擴展，並對結果棋盤位置進行評分，以識別最大化勝率的走法。它支援自訂搜尋參數（如模擬次數、探索常數和擴展策略），使使用者能微調性能。該代理配備命令列界面，用於對戰、自我對弈以產生訓練資料，並提供Python API方便整合到較大型的遊戲環境或比賽中。採用模組化設計，方便加入其他啟發式或神經網路評估器，以進行高階研究與開發。

Rayyan是一個複雜的AI輔助平台，專為研究人員量身打造，以簡化進行系統評估和文獻評閱的過程。該平台提供強大的合作工具，使用戶能夠導入參考文獻、篩選研究和整理結果。使用Rayyan，研究人員可以單獨或團隊進行評閱，提供無縫整合、遠程可訪問性和旨在優化學術及生物醫學研究生產力與準確性的使用者友好介面。