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ml-agentsUnityML-Agents:革新游戏AI开发的开源工具包UnityML-Agents(MachineLearningAgents)是UnityTechnologies推出的一个开源项目,旨在将游戏和模拟环境转变为训练智能代理的平台。这个工具包为游戏开发者和AI研究人员提供了一个强大而灵活的框架,使他们能够轻松地在Un

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参考：https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwen2.5/https://qwen.readthedocs.io/zh-cn/latest/framework/function_call.html#vllm安装：pipinstall-Uvllm-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplevllm-0.6.1.post2运行：</

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本文将介绍如何使用AgentScope框架构建一个简单的多智能体群聊系统，并解释其背后的实现逻辑。首先写好设置文件。agent_config.json[{"class":"DialogAgent","args":{"name":"Lingfeng","sys_prompt":"

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比尔·盖茨近期发表了一篇博客，其中谈到Agents将会是LLM的未来方向。LLM是一个Decoder，是Agent的大脑。LLM和Agent的区别，正如GPT-4和ChatGPT的区别。1Intro如图所示：Agents具有运用“Tools”的能力，可以调用外部api或沙盘来执行代码；Agents具有多种“Memory”的能力，短期记忆

多智能体环境设计：高级主题与实践应用引言欢迎来到我们多智能体环境系列的第三篇博客！在前两篇文章中，我们介绍了基础概念和接口设计。今天，我们将深入探讨多智能体环境的高级主题，包括复杂场景设计、智能体交互机制、环境动态性，以及一些实际应用案例。本文旨在帮助初学者更好

OpenAI-Agents:人工智能代理的力量与科技搜索的新方向在人工智能快速发展的今天，OpenAI-Agents项目为我们展示了AI在生成高质量文本和理解复杂主题方面的惊人能力。这个由AI完全撰写的应用程序和论文集合，不仅体现了人工智能的潜力，更为科研和技术探索开辟了新的方向。让我们深

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引言许多人工智能开发者正在创建具有更高自主性、能够访问外部工具或服务，并在可靠适应、规划和开放式长期行动以实现目标方面能力更强的系统。我们将这类系统视为具有相对较高程度的代理性，并将它们称为（人工智能）代理或具有代理性的系统。相对较低程度的代理性系统仅辅助人类决策或

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软件行业长期以来一直在寻求增强质量保证方法。虽然单元测试等传统方法提供了基础，但它们只是触及全面质量控制的表面。多年来，我们已经从手动测试发展到自动化测试，由人类专家创建和维护测试脚本。最近，DevOps实践和可观察性工具实现了对应用程序行为的基本自动分析。然而，这些组

Macml-agentsrelease19(v0.28.0)踩雷主要参考这篇博客：ML-Agents在MacM1上的安装跟着这篇安装完，在激活虚拟环境的终端输入mlagents-learn检验，如果正常应输出如下：后面超时报错不用管，因为还没在unity中启动训练环境。但是在跟完这篇博客后我这里并未成功执行此命令，报了几

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引言在人工智能领域，构建一个能够理解并响应用户需求的智能助手是一项挑战性的任务。PhiData作为一个开源框架，为开发者提供了构建具有长期记忆、丰富知识和强大工具的AI助手的可能性。本文将介绍PhiData的核心优势、应用示例以及如何使用PhiData来构建自己的AI助手。PhiData的设

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