Simulation de classe interactive avec des agents d'intelligence artificielle multiples

Ce que ça vous apporte

• Architecture multi-agent basée sur les rôles : interaction dynamique d'agents LLM agissant en tant que professeur, étudiant questionneur, débatteur et résumé.
• Interface de classe visuelle et audio : une expérience pédagogique immersive grâce au tableau virtuel, au flux de questions-réponses instantané et à la synthèse vocale (TTS).
• Programme de cours personnalisable : créez instantanément des cours interactifs en téléchargeant vos propres documents PDF ou vos notes de cours textuelles.
• Lancement de simulation en un clic : gérez une orchestration d'agents complexe via une interface Web moderne sans compétences en codage technique.
• Compatibilité avec les modèles à poids ouverts : la liberté de connecter le modèle d'intelligence artificielle de votre choix via Ollama, vLLM ou des fournisseurs de LLM dans le cloud.

Installation

git clone https://github.com/THU-MAIC/OpenMAIC.git
cd OpenMAIC
pnpm install

Exécution

pnpm run dev
# Tarayıcıda http://localhost:3000 adresini açın

Architecture technique et principe de fonctionnement

• Moteur d'orchestration de conversation : Contrôleur central qui gère quel agent parle et quand, l'ordre de prise de parole et le contexte de la discussion.
• Gestion de la mémoire et du contexte : Conservation du contenu du tableau partagé et des questions des élèves dans la mémoire à court/long terme tout au long du cours.
• Diffusion en temps réel via WebSocket : transmission sans latence des textes de conversation, des expressions émotionnelles et des animations vers l'interface frontend.

Dynamique de classe multi-agents et simulations de rôles

• Environnements de débat socratique : Des agents dotés de perspectives différentes débattent d'un sujet afin de stimuler la pensée critique de l'utilisateur.
• Support Pédagogique Personnalisé : des tuteurs IA dédiés qui ajustent automatiquement le niveau de difficulté en fonction de la vitesse de compréhension de l'utilisateur.
• Recherches sur l'interaction sociale inter-agents : analyse de la manière dont les grands modèles de langage coopèrent et partagent des informations dans des environnements de groupes peuplés.

Si vous ne codez pas

Questions fréquemment posées

• Faut-il un GPU pour utiliser OpenMAIC ? Si vous exécutez votre propre modèle local (Ollama/vLLM), un GPU est recommandé ; cependant, il peut être utilisé directement sur un ordinateur standard via des API cloud (OpenAI, Gemini, Groq).
• L'utilisateur peut-il participer à la simulation par la voix ? Oui. Grâce à WebRTC et au module de reconnaissance vocale, l'utilisateur peut participer aux discussions en classe en parlant dans son microphone.
• Combien d'agents peuvent être présents simultanément dans la classe ? Dans la configuration par défaut, une interaction idéale est obtenue entre 3 et 8 agents ; des classes plus peuplées peuvent être configurées en fonction des ressources système.
• Dans quels formats le contenu du cours peut-il être téléchargé ? Des documents en texte brut, Markdown et PDF peuvent être directement importés dans la base de connaissances du système.

Termes liés du glossaire

Liens

• Dépôt GitHub →
• Lire en turc →