camel

大型语言模型的自动化协作与认知的研究

CAMEL AI Society 多智能体系统自动化合作语言模型 Github 开源项目

本项目通过构建自动化沟通代理框架，研究大型语言模型在复杂任务中的协作和认知过程。采用角色扮演和初始提示技术，提升聊天代理的任务完成能力，并与人类意图保持一致。该开源库提供多种代理、任务和模拟环境，支持相关研究。

文档

chameleon - 多模态早期融合基础模型的开源实现

AI研究GithubMeta Chameleon可视化工具多模态模型开源项目模型推理

Chameleon是Meta AI开发的多模态早期融合基础模型。项目提供GPU推理实现、浏览器端多模态输入输出查看工具和评估提示。开源内容包括模型代码、权重和数据集，支持多模态AI技术研究与应用。Chameleon能够在文本、图像等多种模态间实现高效融合和理解。

GPT-Agent - 提供交互式AI代理的简便配置与部署

AI代理Camel AutoGPTGithub交流能力开源项目自定义AI角色配置部署

Camel AutoGPT是一个先进的平台，支持用户灵活配置和部署可交流的自主AI代理。此平台允许用户自定义AI角色，并赋予它们特定任务。本平台还支持保存对话和运行状态、提供网页浏览等多项功能，满足现代信息技术的需求。关注我们，发现AI的更多可能性。

ChatDev - 推动智能代理软件开发的虚拟平台

ChatDevGithubLLM多智能体协作开源项目智能代理热门软件开发

ChatDev是一个虚拟软件公司，通过智能代理在多个角色中协作，包括设计、编码、测试和文件记录等任务。基于大型语言模型(LLMs)，这个框架不仅易于使用、高度可定制和可扩展，而且还提供了研究集体智能的理想场景。该平台支持实时可视化配置，并通过Docker进行安全执行，积极推动LLM驱动的多代理协作和相关领域的发展。

llama-cpp-agent - 简化与大规模语言模型交互的开源工具框架

Githubllama-cpp-agent函数调用大语言模型开源项目结构化输出聊天界面

llama-cpp-agent 是一个开源框架，提供与大型语言模型（LLMs）互动的多种接口，包括对话、函数调用、结构化输出和基于工具的文本处理。兼容多种服务器和工具，适用于从日常对话到特定功能执行的各种应用场景，具有简单聊天、结构化输出、RAG（检索增强生成）和代理链功能。

chameleon-llm - 插件式组合推理框架增强LLMs功能

ChameleonGPT-4GithubLarge Language ModelsScienceQATabMWP开源项目

Chameleon框架集成了多种工具，如视觉模型、Web搜索引擎和Python函数，提升了大型语言模型（LLMs）的推理能力。基于GPT-4的自然语言规划，Chameleon能够精准推理工具的组合和执行顺序。在ScienceQA任务中，Chameleon的准确率为86.54%，领先当前模型11.37%；在TabMWP任务中，整体准确率达98.78%。其模块化设计和灵活工具调用机制使其适用于各种复杂任务。

CogVLM - 开源视觉语言模型，提升图像理解与跨模态对话功能

CogAgentCogVLMGithub图像理解多回合对话开源项目跨模态基准测试

CogVLM和CogAgent是领先的开源视觉语言模型，专注于图像理解和跨模态任务。CogVLM-17B拥有100亿视觉参数和70亿语言参数，并在NoCaps、Flicker30k等十个经典跨模态基准测试上表现出色。CogAgent在CogVLM的基础上改进，增添了GUI图像代理能力，支持1120*1120分辨率的图像理解，并在VQAv2、TextVQA等九个基准测试中表现优秀。该项目提供详细的技术文档、示例代码和Web演示，用户可以方便地进行模型推理和微调。了解更多信息，请访问项目主页。

AgentVerse - 全面的多语言模型(LM)部署与应用框架

AgentVerseGithub任务解决多智能体环境开源社区开源项目模拟框架热门

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。

crewAI - 提升AI代理合作效率的前沿框架

AI代理GithubcrewAI任务管理多代理系统开源开源项目热门

crewAI是一款尖端的框架，专为编排角色扮演的自治AI代理而设计。通过促进协同智能，crewAI赋能代理以无缝协作，共同应对复杂任务。该平台支持自定义代理角色、目标和工具，提供灵活的任务管理，并支持顺序和分层处理流程。适用于构建智能助手平台、自动化客户服务团队或多代理研究团队。

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。

Multi-Agents-Debate - 多智能体辩论框架激发大语言模型发散思维能力

AI辩论GithubMulti-Agent Debate大语言模型开源项目认知行为语言模型

该项目提出创新的多智能体辩论框架，激发大语言模型发散思维能力。通过模拟辩论过程，有效克服自我反思中可能出现的思维退化问题。实验显示，此方法在反直觉问答和常识机器翻译等任务中带来显著持续改进。项目探索大语言模型间交互和辩论能力，为人工智能领域开辟新研究方向。

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