GenerativeAgentsCN是斯坦福生成代理框架的開源中文版，用於模擬逼真的數位角色。結合大型語言模型、長期記憶模組、反思程序與規劃邏輯，協調代理感知情境、回想過去互動並自主決定下一步行動。此工具包提供即用的Jupyter筆記本、模組化Python元件與完整中文文件，帶領用戶設置環境、定義代理特性與自訂記憶參數。適用於AI角色行為研究、客戶服務機器人原型或用於代理認知的學術研究。具有彈性的API允許開發者擴充記憶演算法、整合自訂大型語言模型，並即時視覺化交互。

MineLand提供一個受到Minecraft啟發的彈性3D沙盒環境，用於訓練強化學習代理。它具有Gym相容的API，可與Stable Baselines、RLlib及自訂實作的RL庫無縫整合。用戶可存取資源收集、導航及建設挑戰等任務庫，每個任務皆可自訂難度與獎勵結構。即時渲染、多代理情境及無界面模式支援可擴展的訓練與基準測試。開發者可設計新地圖、定義自訂獎勵函數，以及加入感測器或控制元件。MineLand的開源程式碼促進重現研究、協作開發與在複雜虛擬世界中快速原型設計AI代理。

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。