Çoklu yapay zekâ ajanlarıyla etkileşimli sınıf simülasyonu
Tsinghua Üniversitesi araştırmacıları tarafından geliştirilen OpenMAIC, öğretmen, öğrenci ve gözlemci rollerindeki çoklu yapay zekâ ajanlarını etkileşimli bir sınıf ortamında buluşturur.
Güncelleme
- 19 Ekim 2026: Yıldız 40.871 → 41.041, son sürüm v1.2.1 (18 Ekim 2026).
- 16 Ekim 2026: Yıldız 40.363 → 40.871, son sürüm v1.2.0 (16 Ekim 2026).
- 11 Ekim 2026: Yıldız 39.969 → 40.363, son sürüm v1.1.4 (11 Ekim 2026).
- 5 Ekim 2026: Yıldız 39.351 → 39.969, son sürüm v1.1.3 (5 Ekim 2026).
Ne kazandırır?
- Rol tabanlı çoklu ajan mimarisi: Öğretmen, soru soran öğrenci, tartışmacı ve özetleyici rollerindeki LLM ajanlarının dinamik etkileşimi.
- Görsel ve sesli sınıf arayüzü: Sanal tahta, anlık soru-cevap akışı ve ses sentezi (TTS) ile sürükleyici pedagojik deneyim.
- Özelleştirilebilir ders müfredatı: Kendi PDF dokümanlarınızı veya metin ders notlarınızı yükleyerek anında etkileşimli ders kurgulama.
- Tek tıkla simülasyon başlatma: Modern web arayüzü üzerinden karmaşık ajan orkestrasyonunu teknik kodlama bilmeden yönetme.
- Açık ağırlıklı model uyumluluğu: Ollama, vLLM veya bulut LLM sağlayıcıları üzerinden istediğiniz yapay zekâ modelini bağlama özgürlüğü.
Kurulum
git clone https://github.com/THU-MAIC/OpenMAIC.git
cd OpenMAIC
pnpm installÇalıştırma
pnpm run dev
# Tarayıcıda http://localhost:3000 adresini açınKaynak: Resmî kaynak: https://github.com/THU-MAIC/OpenMAIC
Teknik mimari ve çalışma prensibi
OpenMAIC, çoklu ajan koordinasyonunu yöneten olay tabanlı bir diyalog döngüsü üzerinde çalışır:
- Sohbet Orkestrasyon Motoru: Hangi ajanın ne zaman konuşacağını, söz hakkı sırasını ve tartışma bağlamını yöneten merkezi kontrolör.
- Bellek ve Bağlam Yönetimi: Ders boyunca paylaşılan ortak tahta içeriğini ve öğrenci sorularını kısa/uzun süreli hafızada saklama.
- WebSocket Üzerinden Gerçek Zamanlı Yayın: Frontend arayüzüne konuşma metinlerini, duygusal ifadeleri ve animasyonları gecikmesiz iletme.
Çoklu ajan sınıf dinamikleri ve rol simülasyonları
OpenMAIC, eğitim teknolojilerinde ve yapay zekâ araştırmalarında yenilikçi uygulama alanları sağlar:
- Sokratik Tartışma Ortamları: Farklı bakış açılarına sahip ajanların bir konu üzerinde tartışarak kullanıcının eleştirel düşünmesini tetiklemesi.
- Kişiselleştirilmiş Öğretmen Desteği: Kullanıcının anlama hızına göre zorluk seviyesini otomatik ayarlayan özel yapay zekâ eğitmenleri.
- Ajanlar Arası Sosyal Etkileşim Araştırmaları: Büyük dil modellerinin kalabalık grup ortamlarında nasıl işbirliği yaptığını ve bilgi paylaştığını analiz etme.
Kod bilmiyorsanız
OpenMAIC platformunda kendi ders notlarımı yükleyerek bir Sokratik tartışma ortamı simüle etmek istiyorum. Ajanların rollerini (öğretmen, meraklı öğrenci, eleştirel sorgulayıcı) nasıl tanımlayacağımı ve yerel bir Ollama modeliyle bu sınıfı nasıl ayağa kaldıracağımı adım adım açıklar mısın?
Depo: https://github.com/THU-MAIC/OpenMAIC. Kurulum ve çalıştırmada bu deponun README dosyasındaki resmî talimatları esas al.
Başlamadan önce hangi işletim sisteminde çalıştığımızı ve gerekli araçların (ör. Python, Node.js, Git, Docker) kurulu olup olmadığını kontrol et; eksik olanları bu sisteme göre adım adım kur.
Çalışmak için yeni ve boş bir klasör oluştur. Bu klasörün dışındaki dosyalarıma dokunma, hiçbir şeyi silme. Her komutu çalıştırmadan önce ne yapacağını bir cümleyle söyle.
Her adımın sonunda ekranda ne görmem gerektiğini söyle. Bir hata oluşursa hata mesajını sana olduğu gibi yapıştıracağım, birlikte düzeltelim.
Sıkça sorulan sorular
- OpenMAIC'i kullanmak için GPU gerekir mi? Kendi yerel modelinizi çalıştıracaksanız (Ollama/vLLM) GPU önerilir; ancak bulut API'leri (OpenAI, Gemini, Groq) üzerinden standart bir bilgisayarla doğrudan kullanılabilir.
- Kullanıcı simülasyona sesli olarak katılabilir mi? Evet. WebRTC ve ses tanıma modülü sayesinde kullanıcı mikrofonuyla konuşarak sınıftaki tartışmalara dahil olabilir.
- Kaç ajan aynı anda sınıfta bulunabilir? Varsayılan yapılandırmada 3 ile 8 ajan arasında ideal etkileşim sağlanır; sistem kaynaklarına göre daha kalabalık sınıflar kurgulanabilir.
- Ders içeriği hangi formatlarda yüklenebilir? Düz metin, Markdown ve PDF dokümanları doğrudan sistemin bilgi tabanına aktarılabilir.
Bağlantılar
TreScout bu aracı geliştirmedi · GitHub trendlerinde keşfedip Türkçe tanıttı. Tanıtım metni deponun kendi belgelerinden yapay zekâ ile hazırlandı. Bu sayfa deponun 2026-08-31 tarihindeki hâlini anlatır: Yıldız sayısı ve yazdığımız metin o güne aittir, depo sonrasında değişmiş olabilir. Güncel durum için depo bağlantısına bakın.