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符号学习驱动自我进化的语言智能体

Agents 2.0 符号学习自我进化多代理系统语言损失 Github 开源项目

Agents 2.0通过符号学习框架，实现语言智能体的自我进化。该框架借鉴连接主义学习方法，采用语言损失、梯度和权重更新机制，实现智能体训练中的前向传递、损失评估和后向传播。适用于优化多智能体系统，增强了语言智能体的训练和评估能力，适合自然语言处理和自主智能体研究的开发者。

文档

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。

AgentBench - 全面评估大型语言模型在多环境下的自主代理能力

AgentBenchGithubLLM-as-Agent任务设置开源项目测试结果评估框架

AgentBench是首个评估大型语言模型（LLM）作为自主代理的基准，涵盖操作系统、数据库、知识图谱等8个不同环境。该项目通过多任务设置和完整的数据集，深入分析LLM的实际应用能力。新版AgentBench v0.2优化了框架结构，并增加了更多模型的测试结果，方便开发者扩展和使用。

llama-agents - 多智能体系统的异步框架

Githubllama-agents多智能体系统开源项目异步框架控制平面消息队列

llama-agents是一个异步框架，用于构建和部署多智能体系统。它支持智能体间通信、分布式工具执行和人机交互。框架将智能体视为服务，通过消息队列处理任务，由控制平面管理整个网络。支持本地和服务器启动模式，适合开发和生产环境。内置监控工具便于系统观察和交互。

project-oagents - 事件驱动AI代理框架赋能智能系统开发

.NETAI AgentsGitHubGithubOrleansSemantic Kernel开源项目

project-oagents是基于Semantic Kernel和Orleans构建的.NET框架，专注于创建和托管事件驱动AI代理。框架提供GitHub开发团队、营销团队和客户支持中心等示例，展示其在需求工程、规划和编码自动化方面的应用。目前处于实验阶段，项目遵循Microsoft开源准则，欢迎开发者参与贡献。

agent-protocol - AI代理标准化通信接口，提升开发效率

AI代理API规范Agent ProtocolGithub开发者体验开源项目整合

Agent Protocol 提供标准化API规范，解决了AI代理开发中接口多样化导致的沟通困难，使开发者轻松实现不同代理间的通信和比较。此外，它具技术栈无关性，可在任何框架中使用，简化开发工具的建设。使用预定义的响应模型，开发者无需编写样板代码，专注于代理核心开发。此协议的采用有望推动AI代理生态系统的快速发展。

ml-agents - 用于游戏和模拟环境的开源智能代理训练工具

AIGithubUnity ML-Agents Toolkit开源项目强化学习模拟环境游戏开发

Unity ML-Agents Toolkit是一个开源项目，利用游戏和模拟环境训练智能代理。集成了基于PyTorch的先进算法，用户可以轻松训练2D、3D和VR/AR游戏中的智能代理。支持强化学习、模仿学习和神经进化等方法，适用于NPC行为控制、自动化测试和游戏设计评估。该工具包为游戏开发者和AI研究人员提供了一个共享平台，助力在Unity丰富环境中测试AI进展，并惠及广泛的研究和开发社区。

AutoGen_EnhancedAgents - 记忆增强智能代理用于高效记忆管理和检索

AutoGenGithubMemoryEnabledAgent压缩比开源项目短期记忆长期记忆

AutoGen_EnhancedAgents 项目中的 MemoryEnabledAgent 提供了增强的上下文和令牌控制，以及便携性和即插即用功能。基于微软 AutoGen 框架，该代理通过持久化、自治和稳定的对话、记忆存储和检索系统提升 AI 代理性能。其主要特性包括动态管理工作记忆、短期记忆和长期记忆。该项目旨在提供易于实现的解决方案，并欢迎反馈和协作。

Awesome-Embodied-Agent-with-LLMs - 大语言模型在智能体研究与应用中的精选资源

Embodied AIGithubInteractive Embodied LearningLarge Language ModelsMulti-Agent LearningSelf-Evolving Agents开源项目

该项目汇集了使用大语言模型(LLMs)进行智能体(Embodied AI)研究的精选资源，涵盖自适应智能体、社交智能体、复杂应用、模拟学习、规划与操作、多智能体协调等专题。项目主页提供丰富的论文资料和最新研究进展，适合相关领域研究者和开发者参考，不断更新。

agentUniverse - 基于大语言模型的多代理框架，简化企业协作

GithubagentUniverse协作模式多智能体开源项目领域专业知识高效解决方案

agentUniverse是一款灵活且易扩展的多代理框架，通过专用组件解决多领域问题，帮助开发者和企业构建高级协作代理。其独特的PEER模式和DOE模式，有效分解复杂任务，提升了数据密集型和高计算精度任务的执行效果。agentUniverse支持快速部署和代理构建，并已在多种行业中验证，未来将持续扩展新模式，增强领域知识集成与专业化定制。

modelscope-agent - 可定制和扩展的开源大语言模型代理框架

GithubModelScope-Agent代理系统大语言模型工具调用开源项目智能助手

ModelScope-Agent 是一个可定制和扩展的代理框架，支持角色扮演、工具调用、规划和记忆功能。通过简单配置，可以快速实现代理应用，利用丰富的模型和工具接口，如 Dashscope、OpenAI 等。框架低耦合、高扩展性，便于开发者扩展和定制各种代理应用，适用于多种实际应用场景。

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