GoBigger

基于Agar规则的多智能体决策模拟环境

GoBigger是一个基于Agar游戏规则的多智能体决策模拟环境。该环境支持多队伍、多智能体的合作竞争策略研究，具有可扩展性、复杂的观察空间和丰富的动作空间。GoBigger模拟了团队合作和小范围内的激烈竞争，为游戏AI开发和多智能体系统研究提供了实验平台。

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介绍相关项目

diffusion_policy - 扩散模型驱动的机器人控制算法实现复杂任务执行

Diffusion PolicyGithub开源项目强化学习机器人控制模拟环境计算机视觉

Diffusion Policy是一种基于扩散模型的机器人控制算法，旨在高效执行复杂任务。该项目提供实验日志、预训练检查点和完整代码库，支持模拟环境和真实机器人的训练与评估。其代码结构便于添加新任务和方法，同时保持灵活性。研究人员可复现实验结果，并将算法应用于多种机器人控制场景。

waggle-dance - 高级代理系统，提升目标管理与任务执行效率

Githubwaggledance.ai人工智能并发执行开源项目自动化项目管理

waggledance.ai是一款实验性应用，旨在实现用户指定目标。它提供直观的用户界面，用于构建基于代理的系统，专注于可解释性、可观察性、并行生成和探索。系统包括规划代理、执行代理和批评代理，能够减少低质量结果和虚构现象。用户可与代理实时互动进行调整。采用Typescript、Langchain.js、Prisma等技术栈，支持本地和云端部署，并提供API访问。

agent-zero - 动态成长的开源AI助手框架

AI框架Agent ZeroGithub多代理协作开源项目系统提示自定义

Agent Zero是一个开源的AI框架，专为个人助理设计。它能动态学习和成长，利用计算机作为工具完成任务。框架特点包括持久记忆、多代理协作、完全透明和可定制。用户可通过提示和沟通来扩展功能。Agent Zero提供实时交互和清晰输出，适用于多种场景。

Awesome-SuperAGI - 构建自主AI代理的开源平台

GitHub项目GithubSuperAGI人工智能开源AGI开源项目自主AI代理

SuperAGI是一个开源项目,旨在开发通用人工智能(AGI)所需的基础设施和工具。该平台支持构建和管理自主AI代理,并拥有活跃的开发者社区。社区成员贡献了多种创新应用,包括自动化测试、人力资源辅助和精准营销等解决方案。SuperAGI致力于推进AGI技术,为下一代智能系统铺平道路。

gym-ignition - 增强机器人环境创建的可复现性框架

GithubScenarIOgym-ignition开源项目强化学习机器人学环境仿真

此项目提供了一个基于ScenarIO的框架，用于创建可复现的机器人环境，适用于强化学习研究。通过提供Task和Runtime抽象层，开发者能更专注于决策逻辑的开发，而无需担心底层代码的实现。框架还包含简化领域随机化实现的randomizers，并支持固定和浮动基机器人。项目主要目标是简化和优化环境开发，同时包括一些示例环境供参考。详情及安装教程请访问官方网页。

RPGGO - AI文字冒险游戏创作与体验平台

AI工具AI游戏RPGGO互动小说文字冒险角色扮演

RPGGO是一个基于AI技术的文字冒险游戏平台,提供多样化的游戏体验和创作功能。平台涵盖奇幻、科幻、恐怖等多种题材,利用AI生成游戏内容和NPC交互,实现高度自由和随机性。用户可以体验现有游戏或使用AI引擎创作个人作品。RPGGO为文字游戏爱好者打造了一个创意无限的社区,开启全新的游戏探索之旅。

AgentK - 多智能体协作的自我演进AGI系统

AGIAgent KGithub代理协作开源项目模块化系统自我进化

AgentK是一个模块化、自我演进的AGI系统，由Hermes、AgentSmith、ToolMaker和WebResearcher等多个智能体组成。这些智能体能够协作并按需构建新的智能体，以完成各种任务。系统基于LangGraph和LangChain框架开发，支持自我测试和工具创建，不断发展自身能力以应对各种挑战。

XAgent - 开源的实验性大型语言模型驱动的自主代理

GithubXAgent人工智能大语言模型开源开源项目热门自主代理

XAgent是一款开源的大型语言模型驱动的自主代理，旨在自动解决各种任务。该项目处于初期阶段，团队正致力于不断完善。XAgent具备自动性、安全性、可扩展性和人机合作等特点，通过独特的分派器、计划器和执行器三部分协同工作，实现复杂任务的高效处理。目标是打造一个能解决任何给定任务的超级智能代理。

awesome-LLM-game-agent-papers - 大型语言模型驱动的游戏智能体研究最新进展

GithubLLM人工智能开源项目强化学习游戏智能体自然语言处理

这个项目是关于大型语言模型(LLM)在游戏智能体研究中应用的论文集。内容涵盖文字冒险、Minecraft、社会模拟等多种游戏类型,展示LLM在游戏规划、决策和交互方面的能力。项目定期更新,为研究人员提供LLM游戏智能体领域的综合资源,助力了解该领域的前沿进展。

alpha-zero-general - 通用自学强化学习平台，支持多种游戏和深度学习框架

Alpha ZeroGithubOthello开源项目强化学习深度学习蒙特卡洛树搜索

该项目基于AlphaGo Zero论文，提供了简化和灵活的自学强化学习实现，适用于各种双人回合制对抗游戏和深度学习框架。用户可通过实现Game.py和NeuralNet.py中的类，为所选游戏自定义实现。项目提供了Othello、五子棋和井字棋等游戏示例，支持PyTorch和Keras框架，并包含核心训练循环、蒙特卡洛树搜索和神经网络参数设置的详细说明，此外还提供预训练模型和Docker环境设置。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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