🥹 Pokemon Gym — среда для обучения агентов игре Pokémon Red/Blue.

Интерфейс, похожна стандартные среды RL (например, OpenAI Gym/Gymnasium), но адаптированный для игры Pokémon Red/Blue.

Если хотите позалипать на выходных и попробовать различные RL-алгоритмы для обучения Ai игре в покемонов.

В основе лежит эмулятор Game Boy, реализованный на Python — библиотека pyboy.

Основная цель — создать и обучить ИИ-агентов, способных самостоятельно играть в Pokémon: исследовать мир, ловить покемонов, тренировать их, сражаться с другими тренерами и проходить игру.

Игроку любителю потребуется ~400 шагов, чтобы поймать первого покемона, Клоду 3.7 понадобилось ~450 🤗

🔗 Github

@ai_machinelearning_big_data


#AIagents #ml #ai #opengym

✔️ OpenAI выложили в открытый доступ Customer Service Agent Demo

Теперь у всех есть пример, как сделать продакшн-агентов с маршрутизацией, безопасностью и интерфейсом — от запроса до ответа.

Что это такое:

• Многоагентная система для поддержки клиентов (например: бронирование мест, отмена рейса, статус рейса, FAQ)
• Демка написана на Python + Next.js
• Использует OpenAI Agents SDK
• Встроены guardrails: защита от неуместных запросов и попыток обхода правил
• UI: внутри готовый интерфейс чат-бота

Как работает:

1. Пользователь пишет запрос
2. Система выбирает подходящего агента (например, `SeatBooking`)
3. Агент отвечает или передаёт диалог другому
4. Есть fallback на человека, если нужно

Как запустить:

# Backend
cd python-backend
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
uvicorn api:app --reload --port 8000

# Frontend
cd ui
npm install
npm run dev

Далее открываем: http://localhost:3000

Особенности
• MIT-лицензия — можно адаптировать под свои задачи
• Удобно расширять: добавлять новых агентов, инструменты, правила
• Простой код, всё задокументировано
• Рабочий кейс от OpenAI

🔗 GitHub: github.com/openai/openai-cs-agents-demo

Если вы хотите собрать систему из агентов — это отличная точка старта.

@ai_machinelearning_big_data

#chatgpt #openai #aiagents #ai

🔟 Open‑source Deep Research Assistants 🤖

Глубокие исследовательские агенты — не просто чат‑боты, а полноценные ИИ‑ассистенты, способные искать информацию, взаимодействовать с инструментами, планировать и писать отчёты. Ниже — 10 мощных open‑source проектов, которые уже можно протестировать:

1. DeerFlow — модульная система от Bytedance: DeerFlow — open‑source фреймворк от Bytedance для создания модульных LLM-агентов.
Поддерживает:
- планирование действий,
- анализ кода,
- генерацию отчётов (включая Text-to-Speech),
- адаптивную интеграцию инструментов.
Создан для исследований, автоматизации и построения сложных агентных пайплайнов.
https://github.com/bytedance/deer-flow

2. Alita — самообучающийся агент с поддержкой Model Context Protocols (MCP), всё в одном модуле. Alita — агент, который сам придумывает, как ему расширить себя, не полагаясь на заранее написанные сценарии, и уже демонстрирует топовые результаты на сложных тестах.
https://github.com/CharlesQ9/Alita

3. WebThinker — автономный веб‑поиск с логикой "думай‑ищи‑пиши", RL‑обучением и глубокой навигацией
https://github.com/RUC-NLPIR/WebThinker

4. SimpleDeepSearcher — это лёгкий, но эффективный open‑source фреймворк от RUCAIBox, предназначенный для автономного веб-поиска через импровизированные многотуровые сессии:

- Использует Supervised Fine‑Tuning (SFT) вместо сложного RL, что значительно упрощает обучение и снижает вычислительные затраты
- Генерирует реалистичные траектории поиска и рассуждений, симулируя поведение пользователя в живом поисковом окружении .
- Критически отбирает данные по нескольким критериям качества: разнообразие запросов, сложность, структура ответов

5. AgenticSeek — приватный on‑device ассистент с выбором эксперта под задачу и голосовым управлением
https://github.com/Fosowl/agenticSeek

6. Suna — универсальный ассистент: браузер, CLI, работа с файлами, API, деплой
https://github.com/kortix-ai/suna

7. DeepResearcher — это комплексный open-source фреймворк от GAIR‑NLP, предназначенный для обучения LLM‑агентов, способных проводить глубокие исследования в автономном режиме, взаимодействуя с вебом. Использует несколько агентов‑браузеров, которые совместно исследуют веб и обрабатывают информацию
https://github.com/GAIR-NLP/DeepResearcher

8. Search‑R1 — агент на PPO/GRPO с поддержкой LLaMA3, Qwen2.5 и кастомных поисковиков. Агент учится эффективному циклу «думай — ищи — думай — отвечай» через RL, достигая важных улучшений в точности ответов и эффективности поиска.
https://github.com/PeterGriffinJin/Search-R1

9. ReCall — это фреймворк на основе RL, который учит LLM "должным образом" вызывать и комбинировать инструменты, используя сгенерированные задачи, без необходимости вручную собирать примеры вызовов — и всё это в открытом доступе.
https://github.com/Agent-RL/ReCall

10. OWL — мультиагентная система на CAMEL‑AI для динамического взаимодействия между агентами
https://github.com/camel-ai/owl

Агенты умеют планировать, взаимодействовать с браузером, запускать скрипты, интегрироваться с API и работать автономно.

Всё проекты — с открытым кодом. Можно изучить, собрать и доработать под свои задачи.

@ai_machinelearning_big_data

#ml #rl #aiagents #ai #agents

🔥 NVIDIA представила Universal Deep Research (UDR)

UDR — настраиваемый агент для глубокого ресёрча, который «оборачивается» вокруг любого LLM.

Почему это важно:
🟠**Гибкая настройка агента без кода** — UDR не ограничивает жёсткими сценариями, как большинство тулзов.
🟠Можно создавать, редактировать и комбинировать стратегии поиска и анализа.
🟠В репо есть примеры стратегий (minimal, expansive, intensive), но главная сила — в кастомизации под свои задачи.

По сути, это гибкий ресёрч-агент, который можно адаптировать под любой рабочий процесс.

🟢Project: https://research.nvidia.com/labs/lpr/udr
🟢Code: https://github.com/NVlabs/UniversalDeepResearch
🟢Lab: https://nv-dler.github.io

@ai_machinelearning_big_data

#NVIDIA #UDR #UniversalDeepResearch #AI #LLM #ResearchAgent #AIAgents #DeepResearch