多智能体自动生成框架，基于LLM的自动智能体生成的实验性开源应用，由LLM驱动，自主生成多智能体以实现设定的目标。

iX 是一个自主的GPT-4智能体平台，旨在设计和部署半自主LLM智能体，提供了一种可扩展和响应迅速的解决方案，用于将任务委派给AI驱动的智能体。

WilmerAI 是一个框架，可以路由到不同的LLM并协同多个LLM一起使用，以增强模型的能力并完成复杂任务。

tinyzero是一个使用Python编写的项目，旨在轻松训练类似AlphaZero的智能体，适用于任意环境，并提供了训练和评估智能体的功能。

一种提升LLM性能的全新方法，能够把单一的LLM变身为全能的指挥家，通过高层元提示指令拆分复杂任务并分配给专家模型。

Leap Touch 是一个人工智能工具，旨在简化自定义模型的训练和照片生成过程。用户只需创建账户，上传训练数据，选择所需的模型架构，配置训练参数，然后启动训练过程。一旦模型训练完成，用户可以通过提供输入参数或使用预训练模型来生成照片。

ReDel是一个工具包，旨在帮助研究人员和开发者构建、迭代和分析递归多智能体系统。

AgentBench是一个多维演进基准，评估语言模型作为Agent的能力，包含8个不同环境，专注于LLM在多轮开放式生成场景中的推理和决策能力。

LLaVA-CoT是第一个能够进行自发、系统推理的视觉语言模型，类似于GPT-01，具有强大的多模式处理能力。该模型通过11B参数的强大架构，支持复杂的视觉语言任务，并在多模式基准测试中表现优于多个现有模型。