AgentVerseのコアアーキテクチャは、タスク解決フレームワークとシミュレーション環境フレームワークの2つのカテゴリに分かれています。タスク解決フレームワークは、主に複数の知能が複雑なタスクで協働する必要があるシナリオなどのためのものです：
- ソフトウェア開発：複数の知能がそれぞれ要求分析、コーディング、テストを担当する。
- コンサルタント・サービス：専門家チームを結成し、ユーザーの質問に答える。
- データ分析：大規模データセットでの共同作業
一方、シミュレーテッド・エンバイロメント・フレームワークは、以下のような行動観察や相互作用の研究シナリオに適している：
- 教育研究：授業と学習の相互作用を観察するための教室環境づくり
- 社会実験：「囚人のジレンマ」のようなゲームシナリオの設計
- ゲーム開発：NPC知的身体インタラクション・システムの構築
どちらのタイプのフレームワークも主流のLLMモデルをサポートしており、設定ファイルによって知能の数や行動パターンを柔軟に調整することができる。
この答えは記事から得たものである。AgentVerse：マルチインテリジェンス・コラボレーションとシミュレーションを展開するためのオープンソース・フレームワークについて
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