code-act
Repo ufficiale per il paper ICML 2024 "Executable Code Actions Elicit Better LLM Agents" di Xingyao Wang, Yangyi Chen, Lifan Yuan, Yizhe Zhang, Yunzhu Li, Hao Peng, Heng Ji.
Interagisci con agenti AI che possono eseguire codice e adattare le loro azioni in base ai risultati precedenti.
Rivendica la sua pagina: indicizzata qualunque sia il rango, tradotta in sei lingue e arricchita con le tue parole.
Ricevi un avviso via email alla prossima release o quando decolla — non perderti nulla.
Gratis · senza carta · disdici quando vuoiRepo ufficiale per il paper ICML 2024 "Executable Code Actions Elicit Better LLM Agents" di Xingyao Wang, Yangyi Chen, Lifan Yuan, Yizhe Zhang, Yunzhu Li, Hao Peng, Heng Ji.
code-act ha 1.7k stelle su GitHub. È stato forkato 142 volte. code-act è scritto principalmente in Python. È in sviluppo attivo dal 2024. code-act è disponibile con licenza MIT. I suoi temi principali sono: llm, llm-agent, llm-finetuning, llm-framework.
Che cos'è code-act?
Repo ufficiale per il paper ICML 2024 "Executable Code Actions Elicit Better LLM Agents" di Xingyao Wang, Yangyi Chen, Lifan Yuan, Yizhe Zhang, Yunzhu Li, Hao Peng, Heng Ji.
code-act è open source?
code-act è un progetto open source. È rilasciato con licenza MIT.
code-act è gratuito?
Sì. code-act è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
Con quale licenza è code-act?
code-act è disponibile con licenza MIT.
In quale linguaggio è scritto code-act?
code-act è scritto principalmente in Python.
Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.
[](https://olud.ai/project/xingyaoww-code-act.html)
Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.