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「Agent」の検索結果

28 件
すべてarxivgithubhuggingface実装あり
githubGitHubあり2026-07-24

ai-agent-book — 《深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践》（李博杰 著）开源主仓库：全书正文、编译版 PDF 与按章配套代码

この論文では、現在のVision-Language-Benchmark（VLB）を超える、MLLMがアクティブな観察を実演できるようにするためのバenchmark、ActiveVisionを提案する。このActiveVi

自然言語処理大規模言語モデルテキストマルチモーダル
用途
弁論の実際的な対象を形成するためにAIが活用される
難易度
Easy
コスト
High
→
githubGitHubあり2026-07-24

ART — Agent Reinforcement Trainer: train multi-step agents for real-world tasks using GRPO. Give your agents on-the-job training. Reinforcement learning for Qwen3.6, GPT-OSS, Llama, and more!

ARTは、多段強化学習トレーナーです。このトレーナーは、GRPOを使用して、現実世界のタスクに対して、多段強化学習を行うことができます。

自然言語処理大規模言語モデル強化学習
用途
多段強化学習トレーナー
難易度
Easy
コスト
High
→
githubGitHubあり2026-07-24

mlflow — The open source AI engineering platform for agents, LLMs, and ML models. MLflow enables teams of all sizes to debug, evaluate, monitor, and optimize production-quality AI applications while controlling costs and managing access to models and data.

このリポジトリでは、AIワークロードを管理するためのシステムであるSkypilotを提供しています。

品質予測/異常検知自然言語処理大規模言語モデル
用途
AIワークロードを管理するためのシステム
難易度
Easy
コスト
High
→
githubGitHubあり2026-07-24

haystack — Open-source AI orchestration framework for building context-engineered, production-ready LLM applications. Design modular pipelines and agent workflows with explicit control over retrieval, routing, memory, and generation. Built for scalable agents, RAG, multimodal applications, semantic search, and conversational systems.

オープンソースのAIオーケストレーションフレームワークです。LLMアプリケーションの構築に必要なパイプラインやエージェントワークフローの設計ができるようになっています。

深層学習Transformer生成要約テキスト
用途
LLMアプリケーションの構築
難易度
Easy
コスト
High
→
githubGitHubあり2026-07-23

qlib — Qlib is an AI-oriented Quant investment platform that aims to use AI tech to empower Quant Research, from exploring ideas to implementing productions. Qlib supports diverse ML modeling paradigms, including supervised learning, market dynamics modeling, and RL, and is now equipped with https://github.com/microsoft/RD-Agent to automate R&D process.

クエンティング投資プラットフォームを実現するためにAI技術を活用します。

強化学習方策勾配 (PPO / A3C)教師あり
用途
クエンティング投資プラットフォーム
難易度
Easy
コスト
Medium
→
githubGitHubあり2026-07-23

ml-agents — The Unity Machine Learning Agents Toolkit (ML-Agents) is an open-source project that enables games and simulations to serve as environments for training intelligent agents using deep reinforcement learning and imitation learning.

Unityを使用してマシンラーニングエージェントを訓練して訓練できるツールです。

コンピュータビジョン3D・点群3D強化学習
用途
Unityでマシンラーニングエージェント
難易度
Easy
コスト
High
→
githubGitHubあり2026-07-21

agent-starter-pack — Ship AI Agents to Google Cloud in minutes, not months. Production-ready templates with built-in CI/CD, evaluation, and observability.

AIエージェントをGoogle Cloudに展開することが可能で、CI/CD、評価、観察など、プロダクションリードテンプレートが事前に用意されています。

自然言語処理大規模言語モデル生成
用途
AIエージェントをGoogle Cloudに展開
難易度
Easy
コスト
High
→
githubGitHubあり2026-07-21

BettaFish — 微舆：人人可用的多Agent舆情分析助手，打破信息茧房，还原舆情原貌，预测未来走向，辅助决策！从0实现，不依赖任何框架。

微舆は人人可用的多Agent舆情分析助手であり、情報茧房を打破して舆情の原貌を還元し、未来の走向を予測し、決策を助けることができます。

自然言語処理大規模言語モデル
用途
舆情分析助手の問題を解決する
難易度
Easy
コスト
High
→
githubGitHubあり2026-07-14

OpenRLHF — An Easy-to-use, Scalable and High-performance Agentic RL Framework based on Ray (PPO & DAPO & REINFORCE++ & VLM & TIS & vLLM & Ray & Async RL)

OpenRLHFは、Ray上に構築された強化学習フレームワークです。このフレームワークは、PPO、DAPO、REINFORCE++など、様々な強化学習アルゴリズムをサポートしています。

深層学習Transformer画像
用途
強化学習フレームワーク
難易度
Easy
コスト
High
→
githubGitHubあり2026-07-14

memvid — Memory layer for AI Agents. Replace complex RAG pipelines with a serverless, single-file memory layer. Give your agents instant retrieval and long-term memory.

MemVidは、サーバーレスで単一ファイルの記憶層を提案し、AIエージェントが即時検索と長期的な記憶を持つようにする記憶層です。

自然言語処理大規模言語モデル生成テキスト動画
用途
AIエージェントの記憶を管理する
難易度
Easy
コスト
High
→
githubGitHubあり2026-07-10

multimind-sdk — Your SDK solves all of this. One interface. Unified logic. Local + hosted models. Fine-tuning. Agent tools. Enterprise-ready. Hybrid RAG.Star 🌟 if you like it!

GUI操作自動化に伴う停止判定、復讐、再検索に関する問題を解決し、 GUI操作自動化を実現するためのフレームワークを開発します。

自然言語処理大規模言語モデルマルチモーダル
用途
GUI操作自動化ツール
難易度
Easy
コスト
High
→
githubGitHubあり2026-06-30

CV — ✅（已完结）超级全面的 深度学习 笔记【土堆 Pytorch】【李沐 动手学深度学习】【吴恩达 深度学习】【大飞 大模型Agent】

深層学習のノート書。このノートには、土山さんのPytorchノート、おしうの「深層学習」を実践するノート、Wu's「深層学習」をテキスト化したノート、およびダフィンの「大モデルエージェント」のノートが含まれている。

自然言語処理大規模言語モデル
用途
深層学習ノート
難易度
Easy
コスト
High
→