langsuite

用统一框架评测和开发具身智能体,省时省力

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 智能体 🍴 复刻 2 🐛 待处理 1 👀 关注 6
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 87
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

langsuite 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队bigai-nlco
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型acl2024,autonomous-agents,embodied-agent,large-language-models,llm-as-agent
GitHub 星标★ 87
上线时间2023-11-01 00:00:00
代码更新2024-08-15
仓库体积13.4 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

LangSuitE 是一个面向具身智能体的开源评测与开发框架,旨在标准化和简化基于大语言模型(LLM)的自主智能体在真实或模拟环境中的行为评估。它解决了当前智能体研究中评测标准不一、环境适配困难、结果难以复现的问题,提供统一的接口来连接多种具身环境(如机器人模拟器、游戏环境等),并内置了任务生成、性能指标计算、日志记录等核心能力。通过该框架,研究者可以方便地定义任务、配置智能体策略、运行大规模评测并对比不同模型或提示词的效果。项目基于 Python,技术栈涉及 ACL 2024 相关研究,适合用于学术实验和工业级智能体性能验证。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 87

核心亮点

  • 提供标准化的智能体评测接口,减少重复搭建环境的工作
  • 支持多种具身环境接入,易于扩展新场景
  • 内置任务生成和指标计算,便于快速对比不同LLM策略

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和社区支持待观察
  • 目前仅支持Python,可能限制部分非Python技术栈用户

适用场景

  • 学术研究中对比不同LLM在具身任务上的表现
  • 开发具身智能体时快速验证策略效果
  • 构建标准化智能体评测基准

替代项目

AgentBench、ALFWorld、BabyAI

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