该项目汇总了基于CoALA框架的语言代理，实现了动作空间、决策周期等功能。提供了相关核心论文、推特线程及300多篇文献，涵盖从推理到环境互动等多领域前沿研究，旨在优化语言代理的交互、检索和学习能力，有效管理短期和长期记忆。

FireAct项目提供了语言模型微调的完整解决方案，包括示例代码、提示词和训练数据。该项目详细介绍了如何在Llama和GPT等多任务模型上进行数据生成、监督微调和推理操作。项目包含适用于Alpaca和GPT格式的训练数据样本，并配有使用案例和模型卡，方便快速部署和应用。支持OpenAI和SERP API集成，具体信息请参考项目仓库与Hugging Face模型卡。

Lemur项目优化了自然语言和编程技能，旨在成为多功能语言代理的基础。通过预训练和指令微调，Lemur在语言和编程基准测试中表现出色，缩小了开源与商业模型的差距。用户可以访问和使用Lemur-70B和Lemur-70B-Chat模型，实现文本和代码生成。项目由XLang Lab与Salesforce Research合作支持，适用于多种应用场景，包括工具使用和环境反馈的适应，并覆盖广泛的语言和交互代理技能评估。

Sotopia是一个开放式社交学习环境，旨在评估和促进语言代理的社交智能。该平台支持代理间及代理与环境的交互，具有开放性和可扩展性。Sotopia为大规模代理和环境研究提供平台，推动社交智能领域的AI发展。项目在ICLR 2024获得聚光灯展示，凸显其在AI社交智能研究中的地位。

TravelPlanner是一个评估语言代理在真实世界规划能力的基准测试。该项目模拟旅行规划场景，要求语言代理根据查询制定包含交通、餐饮、景点和住宿的完整计划。通过设置环境、常识和硬性约束，TravelPlanner全面测试语言模型的规划能力。项目提供两阶段和单一规划两种模式，支持多种语言模型，并配备详细的评估方法和工具。