AMPO

让AI智能体在社会互动中自适应学习,决策更聪明

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 6 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 52
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,Apache-2.0许可证,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

AMPO 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队MozerWang
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型agent,large-language-models,llm-reasoning,long-cot,reasoning-agent,reasoning-language-models,sotopia
GitHub 星标★ 52
上线时间2025-04-30 00:00:00
代码更新2026-02-02
仓库体积9.8 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3

项目介绍

AMPO是一个面向语言智能体的自适应社会学习框架,通过模式策略优化(Mode Policy Optimization)让智能体在动态社会环境中学习协作与决策。它解决的是语言模型在复杂社会互动中缺乏自适应能力的问题,核心能力包括模拟社会学习过程、动态调整策略以适应不同情境,以及通过模式切换提升决策质量。该框架基于Python实现,已在ICLR 2026提交,适合多智能体系统、社会模拟和交互式AI的研究与开发。

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 ★ 52

核心亮点

  • 提出创新的模式策略优化方法,能动态切换学习模式,适应复杂社会情境
  • 开源实现,便于研究者复现和扩展,推动社会学习AI发展
  • 面向ICLR 2026,学术前沿性强,方法有理论支撑

不足之处

  • 项目处于早期,文档和社区支持待观察
  • 依赖特定环境,实际应用效果需进一步验证

适用场景

  • 多智能体协作与竞争模拟研究
  • 社会行为建模与预测
  • 交互式AI的个性化策略学习

替代项目

LangChain、CAMEL、MetaGPT

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