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AgentVerse

全面的多语言模型(LM)部署与应用框架

AgentVerse 是专为多语言模型(LM)部署与应用而设计的框架,提供任务解决和模拟两大核心功能。任务解决框架能集成多个代理,协同完成特定任务,如软件开发和咨询系统等;而模拟框架则允许用户自定义环境,从而观察和交互多个代理间的行为。此外,该项目也在 NVIDIA 博客和 ICLR 2024 上有所介绍,并提供了与诸多应用相结合的开源社区支持。

llama-agentic-system - 基于Llama 3.1的多功能智能系统
Githubllama-agentic-system代理任务分布式系统大语言模型安全评估开源项目
llama-agentic-system是基于Llama 3.1构建的智能系统,具备任务分解、多步推理和工具使用能力。系统集成了模型推理、安全检查和代码执行环境,并通过Llama Guard进行内容过滤,为开发者提供了构建生成式AI应用的完整工具链。
OpenAI-Agents - 展示AI在文本生成与复杂概念理解中的先进能力
AI生成文本GithubOpenAI-Agents创意提高加速研究开源项目知识民主化
OpenAI-Agents库展示了AI在文本生成和复杂概念理解方面的先进能力。该项目通过AI撰写的多学科文章,旨在加速科研进程、激发创造力、普及知识,并减轻研究人员的工作负担。虽然具有显著优势,但也面临质量控制、道德问题和偏见等挑战。项目欢迎通过GitHub支持和反馈来改进与发展。
Agent-Driver - 革命性智能驾驶系统 融合人类智慧与AI技术
Agent-DriverGithub人工智能大型语言模型开源项目自动驾驶认知代理
Agent-Driver是一个创新型自动驾驶系统,通过大型语言模型作为认知代理,将人类智能整合到自动驾驶中。系统包括多功能工具库、认知记忆和推理引擎,实现类人的推理和决策能力。在nuScenes基准测试中,Agent-Driver性能显著超越现有方法,并展现出优秀的可解释性和少样本学习能力。这一项目为自动驾驶领域提供了新的研究方向,向实现人类级别驾驶迈进。
awesome-ai-agents - 人工智能项目实践与框架的探索
AI AgentDevonE2BGithubPromptly开源项目项目专有名称
深入了解 awesome-ai-agents 项目,探讨开源与闭源项目的差异和特点。了解如何通过集成AI代理至SDK、框架和工具中,提升AI应用的部署、测试和监控效率。
modelz-llm - 开源大语言模型推理服务器,支持本地和云端部署并兼容OpenAI API
GithubModelz LLMOpenAI兼容 API云原生开源LLMs开源项目自托管
Modelz LLM 是一款推理服务器,支持在本地或云端环境中运行开源大语言模型(LLM),如FastChat、LLaMA和ChatGLM,并兼容OpenAI API。用户可以通过OpenAI Python SDK或LangChain与模型交互,支持将不同LLM的Docker镜像部署在Kubernetes等云原生环境,便于开发者快速上手和灵活部署各种AI应用。
ai-game-devtools - AI游戏开发工具的最新动向和详情
AI Game DevToolsAgentGPTCodeGithubLLMUnity开源项目
关注最新的AI游戏开发工具,如大型语言模型(LLM)、自主Agent、代码生成、写作助手、图片生成、纹理处理、着色器、3D模型、动画、视频、音频、音乐、歌声和数据分析。项目包括AgentGPT、AICommand、Auto-GPT、BabyAGI、ChatGPT-API-unity等。支持Unity和Unreal Engine的专用集成工具,还提供多种开源项目和学术研究链接,帮助开发者高效创建和优化AI驱动的游戏内容。
OmAgent - 多模态智能代理系统实现复杂视频理解
GithubOmAgent人工智能多模态智能代理大语言模型开源项目视频理解
OmAgent是一个多模态智能代理系统,结合多模态大语言模型和算法来完成复杂任务。系统包含轻量级智能代理框架omagent_core和三个核心组件:Video2RAG、DnCLoop和Rewinder Tool。OmAgent突破视频长度限制,实现长视频理解、任务分解和信息检索。这一开源项目为研究和开发多模态应用提供了有力工具。
microagents - 动态生成和储存基于微服务的自我改进代理
AI自我改进GPT-4 TurboGithubMicroagentsPythonText-Embedding-Ada-002开源项目
Microagents是一个实验框架,通过动态生成基于微服务的自我改进代理来响应用户任务。这些代理经过验证后进行存储,能在多次对话中学习独立推测任务执行方法。此项目采用Python和OpenAI的GPT-4 Turbo构建,支持并行处理和预训练代理,提供命令行和Gradio为基础的两种用户界面,并通过SQLite进行持久化存储,增强了代理的记忆功能。目前已发布第一个版本v0.1.0,欢迎社区贡献。
SWE-agent - 将 LM(例如 GPT-4)转换为软件工程代理问题来解决的工具
GitHubGithubLM-centricPrinceton UniversitySWE-agent开源项目软件工程
SWE-agent由普林斯顿大学团队开发,将语言模型(如GPT-4)转变为能在实际GitHub仓库中解决问题的软件工程代理。通过设计简洁的指令和反馈格式,SWE-agent能够浏览仓库、查看、编辑和执行代码文件。在SWE-bench测试中,SWE-agent实现了12.47%的问题解决率,达到了最先进的性能。用户可以通过网页界面或命令行使用SWE-agent,详细信息请查阅项目文档。
chatarena - 一个提供多智能体语言游戏环境的库
ChatArenaGithubLLM多代理环境开源项目自主代理语言游戏
ChatArena是一个多代理语言游戏环境,用于GPT-3、GPT-4等大语言模型的研究和互动分析。它的主要功能包括灵活的玩家和环境定义、语言游戏环境的提供以及友好的Web UI和CLI接口,便于理解、基准测试和训练大语言模型。
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