githubGitHubあり2026-06-09
carla — Open-source simulator for autonomous driving research.
CARLAは、オープンソースのシミュレータで、主に自動運転研究のために使われます。このシミュレータを使うことで、車両などのロボットをシミュレートし、様々なシナリオを実行できます。
コンピュータビジョン
→
Topic
AI Agentの論文・実装まとめ
ツール利用、計画、マルチエージェント、コード実行などエージェント実装に関係する情報です。
まず見るべき実装候補
339 articlesScore 99
新着記事
githubGitHubあり2026-06-09
carla — Open-source simulator for autonomous driving research.
CARLAは、オープンソースのシミュレータで、主に自動運転研究のために使われます。このシミュレータを使うことで、車両などのロボットをシミュレートし、様々なシナリオを実行できます。
コンピュータビジョン
- 用途
- 自動運転研究用のオープンソースシミュレータ
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
githubGitHubあり2026-06-09
Gymnasium — An API standard for single-agent reinforcement learning environments, with popular reference environments and related utilities (formerly Gym)
Gymnasiumは、シングルエージェントRLの疑似環境を提供するAPIです。
強化学習
- 用途
- 疑似環境を提供する
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
githubGitHubあり2026-06-09
argo-workflows — Workflow Engine for Kubernetes
argo-workflowsは、Kubernetes用のワークフローエンジンです。
MLOpsパイプライン構築
- 用途
- Kubernetes用ワークフローエンジンを提供する
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
githubGitHubあり2026-06-09
DocsGPT — Private AI platform for agents, assistants and enterprise search. Built-in Agent Builder, Deep research, Document analysis, Multi-model support, and API connectivity for agents.
このリポジトリでは、トークナイザーの最適化を提供しています。
深層学習Transformerテキスト
- 用途
- トークナイザーの最適化
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
githubGitHubあり2026-06-09
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2026-06-09
AReaL — The RL Bridge for LLM-based Agent Applications. Made Simple & Flexible.
このリポジトリでは、高性能で大規模なベクトルデータベースとベクトル検索エンジンを提供しています。
自然言語処理大規模言語モデル
- 用途
- 高性能で大規模なベクトルデータベース
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
githubGitHubあり2026-06-09
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2026-06-09
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2026-06-08
ai-engineering-hub — In-depth tutorials on LLMs, RAGs and real-world AI agent applications.
このリポジトリには、LLM、RAG、およびオーソリティの認識を含む、AIエンジニアリングのための深いドキュメントがあります。
自然言語処理大規模言語モデル
- 用途
- 記事を理解するためのテキスト分析ツール
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
arxivGitHubあり2026-06-08
FAME: Forecastability-Aware Mixture of Experts for Heterogeneous Time Series Forecasting
この研究では、複数の時系列予測を合わせたモデルを使用して、個々の時系列の特性を考慮した予測を行うFAMEを提案します。このモデルは、個々の時系列の特性を考慮することで、より正確な予測が可能になります。
表形式向きCPUで試しやすいセンサ/時系列深層学習Transformer予測テキスト時系列
- 用途
- 多様な時系列予測
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
arxivGitHubあり2026-06-08
Multi-Turn Evaluation of Deep Research Agents Under Process-Level Feedback
Existing benchmarks for deep research agents (DRAs) assess only single-shot outputs, ignoring a key question:
MLOpsモデルデプロイ
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
arxivGitHubあり2026-06-08
Collaborative Human-Agent Protocol (CHAP)
この論文では、人機協力における分散型コミュニティを考慮するために、新しいフレームワークを提案する。これにより、分散型人機協力がより効果的に設計できる。
強化学習マルチエージェント生成
- 用途
- 分散型人機協力
- 難易度
- Hard
- コスト
- Medium
→