LifelongAgentBench 旨在模擬現實世界中的持續學習環境,讓開發者能夠測試 AI 代理在一系列演變中的任務中。該框架提供即插即用的 API 以定義新場景、加載數據集並配置記憶體管理策略。內建評估模組能計算正向轉移、逆向轉移、遺忘率和累計性能等指標。用戶可以部署基線實作或集成專有代理,以在相同條件下直接比較。結果將作為標準化報告匯出,並配備互動式圖表和表格。模組化架構支持自定義數據加載器、性能指標和視覺化插件的擴展,使研究人員和工程師能根據不同應用領域調整平台。
Multi Agent Simulation提供靈活的API,用以定義具有自訂感測器、執行器和決策邏輯的代理類別。用戶配置帶有障礙物、資源和通信協定的環境,然後運行逐步或實時的模擬循環。內建的日誌系統、事件調度和Matplotlib整合,協助追蹤代理狀態並視覺化結果。模組化設計允許輕鬆擴展新的行為、環境及提升性能,非常適合學術研究、教育以及多代理場景的原型設計。
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