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OpenAI_Agent_Swarm

打造自组织和道德治理的AI生态环境

HAAS项目基于OpenAI最新的代理API,构建了一个自组织和道德治理的AI智能体生态系统。受ACE Framework启发,该项目通过层级结构的智能体协作,完成复杂任务。本文从理论基础、系统架构到操作原则,全面介绍了该系统如何在无人监督的情况下,自主决策、自我修正和自我提升,为人工智能的发展探索新路径。

ma-gym - 基于OpenAI Gym的多智能体强化学习环境库
GithubOpenAI gymPython包ma-gym多智能体环境开源项目强化学习
ma-gym是一个基于OpenAI Gym构建的多智能体强化学习环境库。它包含多种场景如跳棋、战斗和捕食者与猎物等。研究人员可以方便地使用这些环境来开发和评估多智能体强化学习算法。该项目提供了详细文档和示例代码,便于快速上手。作为多智能体强化学习研究的重要工具,ma-gym已在多篇学术论文中得到引用。
robohive - 多功能机器人学习环境集合 提供丰富模拟任务
GithubMuJoCoOpenAI-GymRoboHive开源项目机器人操作机器人环境
RoboHive是基于MuJoCo物理引擎的机器人学习环境集合,包含手部操作、机械臂控制、肌肉骨骼模拟等多个任务套件。支持OpenAI Gym接口,兼容主流强化学习框架。环境丰富多样,安装使用简便,适合各类机器人学习研究。
AgentPilot - 多代理AI交互平台 支持分支对话和代码执行
AI代理Agent PilotGithub代码解释器多代理聊天开源桌面应用开源项目
AgentPilot是一款开源桌面应用,支持创建和管理多个AI代理,实现多代理交互和分支对话。该应用通过LiteLLM集成多家提供商的模型,允许用户使用自有密钥和数据。内置Open Interpreter功能可执行代码,还提供上下文块管理、工具创建和插件扩展等特性。AgentPilot为用户提供了一个灵活的AI交互环境。
autonomous-learning-library - PyTorch深度强化学习库助力智能代理开发
GithubPyTorch开源项目智能体深度强化学习算法实现自主学习库
autonomous-learning-library是基于PyTorch的深度强化学习库,为快速构建和评估智能代理提供丰富组件。库中包含灵活的函数近似API、多种内存缓冲区和环境接口,并实现了A2C、DQN、PPO等主流算法。支持Atari、经典控制和机器人仿真等环境,集成Tensorboard等工具便于实验监控。该库特别强调模块化设计,便于研究人员快速实现和测试新想法。同时提供完整文档和示例项目,降低了强化学习研究的入门门槛。
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。
mentals-ai - 简化智能代理开发的新型框架
GithubMentals AI代理工具开源项目循环记忆
Mentals AI是一款开源工具,通过简单的markdown文件创建和管理智能代理。该框架支持循环、记忆和多种工具功能,使开发者能够专注于代理逻辑而无需编写复杂代码。Mentals AI支持多代理交互、内容生成和灵活的推理框架,为AI应用开发提供了新的可能性。
beebot - 多功能自主AI助手项目
AI助手BeeBotGithub工具选择开源项目持久化自主任务
BeeBot是一个开源的自主AI助手项目,设计用于执行多样化实际任务。该项目集成了工具选择、持久性和REST API等功能,并支持动态历史记录操作和缓存。尽管当前开发处于暂停状态,BeeBot未来可能随LLM技术进步或特定任务需求而重启。项目注重功能性、灵活性和可靠性,采用工具导向和LLM专业化方法,致力于推动AI助手技术创新。
multi-agent-concierge - 多智能体协作系统实现复杂任务高效处理
GithubLlamaIndex代理协作任务编排多智能体系统开源项目聊天机器人
multi-agent-concierge项目展示了一种创新的多智能体协作系统。该系统通过任务智能体(如股票查询、用户认证、账户余额查询和资金转账)和元智能体(如协调、编排和延续)的协作,高效处理复杂用户请求。这种架构适用于大规模、多任务场景,为开发高效智能的客户服务系统提供新思路。
robotic-warehouse - 多智能体仓库机器人协作模拟环境
GithubGymnasium动作空间多机器人仓库奖励机制开源项目强化学习
robotic-warehouse项目是一个多智能体强化学习环境,模拟仓库中多机器人移动和配送货物的场景。该环境可配置仓库大小、机器人数量、通信能力和奖励设置,支持部分可观察性、离散动作空间和碰撞动力学。研究人员可使用此环境测试和比较不同的多智能体算法,为仓库自动化研究提供了灵活真实的测试平台。
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