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跨领域资源优化的多代理系统

MARO资源优化强化学习运筹学虚拟机调度Github开源项目

MARO是一个多代理资源优化平台，适用于物流中的集装箱管理、交通中的自行车调度、数据中心的虚拟机管理和金融中的资产管理。该平台包含仿真、强化学习和分布式工具包，支持多种决策机制。用户可通过PyPI或源码安装，并使用Jupyter lab和Redis GUI进行环境可视化和快速体验。MARO是由微软开源的项目，用户可贡献代码并遵从贡献者许可协议（CLA）。

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介绍相关项目
Maige - 代码库智能管理工具 简化GitHub工作流程
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Maige是一款开源的代码库管理工具，为GitHub仓库提供智能工作流程。它支持自动标签、任务分配、评论和代码审查等功能。用户通过简单描述规则，即可实现自动化操作，显著提升团队协作效率。Maige还具备自定义指令和代码沙箱等高级功能，适合各类规模的开发团队使用。该工具采用按使用量付费的灵活定价模式，并提供免费试用。
openrl - 综合性强化学习平台，支持多任务训练
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OpenRL 是一款基于 PyTorch 的开源强化学习研究框架，支持单代理、多代理、离线强化学习、自我对弈及自然语言处理任务。框架提供统一接口、训练加速方法和多种深度学习模型支持，兼容 Gymnasium、MuJoCo、StarCraft II 等多种环境。同时，OpenRL 还支持用户自定义训练模型、奖励模型和环境配置，并提供中英文文档。
Cargoship - 开源模型集成平台 轻松为应用添加AI功能
AI工具AI模型APICargoshipDocker容器开源
Cargoship是一个开源模型集成平台，让开发者无需机器学习知识即可为应用添加AI功能。平台提供预训练模型，包括图像识别和语言处理等，这些模型以易用API形式封装。开发者可从持续更新的模型库中选择，快速部署或获取API访问权限。支持Docker容器和HuggingFace模型，极大简化了AI集成过程。Cargoship紧跟AI发展趋势，不断更新模型选择，确保用户始终能使用最新技术。作为开源项目，欢迎社区参与，并通过Discord提供及时的技术支持和更新。
moby - Docker创建的模块化容器系统工具集
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Moby是Docker发起的开源项目，提供容器构建、注册、编排和运行时等模块化组件。它遵循灵活性和开放性原则，允许与其他工具配合使用。Moby主要面向工程师和容器技术爱好者，为他们提供一个实验、交流和构建容器系统的平台。
ok-robot - 家庭环境中实现自主导航与操作的模块化框架
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OK-Robot是一个零样本模块化框架，集成了先进的导航和操作模型，用于执行家庭环境中的取放任务。该项目在10个真实家庭中测试了170多个物体，成功率达58.5%。通过整合AnyGrasp抓取和VoxelMap开放词汇导航等技术，OK-Robot为家庭服务机器人研究提供了开放平台。
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。
max - 一套集成的AI库、工具和技术
AIGithubMAX工具链开源项目推理硬件可移植性
MAX平台是一套集成的AI库、工具和技术，统一了分散的AI部署工作流。通过提供单一开发工具链，MAX显著缩短了创新产品的上市时间，同时具备完全编程能力、卓越的性能和顺畅的硬件兼容性。文档、代码示例和Jupyter笔记本等资源可帮助用户快速起步，并提供社区支持和交流。
Best-AI-Agents - 顶尖AI代理实现创新自动化和智能任务执行
AI代理Github开源开源项目无代码平台智能助手自动化
Best-AI-Agents项目展示一系列先进的人工智能技术，展现出先进的自动化代理带来的智能解决方案。项目涉及广泛的商业和教育领域应用，包括代码生成、研究创新和模型部署等多种功能。其中涵盖的AI代理如AutoGPT、AgentGPT和Cognosys，展示出各自在机器学习领域的独特应用和功能。
PARL - 灵活高效的强化学习开源框架
GithubPARL分布式训练并行计算开源项目强化学习深度学习
PARL是一个开源的强化学习框架，专注于提供高效、灵活的开发环境。该框架具有良好的可复现性、大规模训练支持、高可重用性和易扩展性。PARL基于Model、Algorithm和Agent三个核心抽象，并提供简洁的分布式训练API。框架支持DQN、DDPG、SAC等多种算法实现，在多个强化学习挑战赛中表现出色。PARL适用于各类复杂任务的智能体训练，为强化学习研究和应用提供了有力工具。
Mephisto - 开源众包任务管理框架
GithubMephisto人机交互众包平台开源开源项目
Mephisto是一个开源众包任务管理框架，旨在简化启动、监控和审查众包项目的流程。它能够隐藏人类交互或输入项目的复杂细节，并支持将任务轻松集成到其他项目中。Mephisto提供快速上手指南、多样化的项目支持和完善的文档，适用于众包研究和应用开发。该框架有助于提高众包任务的效率和可重复性，为研究人员和开发者提供了一个灵活的工具。
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