Aeiva ist eine entwicklerorientierte Plattform, die es ermöglicht, autonome KI-Agenten in flexiblen Simulationsumgebungen zu erstellen, bereitzustellen und zu bewerten. Es verfügt über eine plugin-basierte Engine zur Umweltdesign, intuitive APIs zur Anpassung der Entscheidungszyklen der Agenten und eingebaute Metriksammlung für Leistungsanalysen. Das Framework unterstützt die Integration mit OpenAI Gym, PyTorch und TensorFlow sowie eine Echtzeit-Web-Benutzeroberfläche zur Überwachung laufender Simulationen. Die Benchmarking-Tools von Aeiva erlauben die Organisation von Agententurnieren, das Aufzeichnen von Ergebnissen und die Visualisierung von Agentenverhalten, um Strategien zu verfeinern und die Multi-Agenten KI-Forschung zu beschleunigen.

SeeAct wurde entwickelt, um visuelle Sprach-Agenten mit einer zweistufigen Pipeline zu befähigen: Ein Planungsmodul, angetrieben von großen Sprachmodellen, generiert Unterziele basierend auf beobachteten Szenen, und ein Ausführungsmodul übersetzt Unterziele in umgebungsspezifische Aktionen. Ein Wahrnehmungshintergrund extrahiert Objekt- und Szenenmerkmale aus Bildern oder Simulationen. Die modulare Architektur ermöglicht den einfachen Austausch von Planern oder Wahrnehmungsnetzwerken und unterstützt die Bewertung auf AI2-THOR, Habitat und benutzerdefinierten Umgebungen. SeeAct beschleunigt die Forschung im Bereich interaktiver embodied AI durch End-to-End-Aufgabenzerlegung, Verankerung und Ausführung.

RoboCup Rescue Agent Simulation ist ein Open-Source-Framework, das städtische Katastrophenumgebungen modelliert, in denen mehrere KI-gesteuerte Agenten zusammenarbeiten, um Opfer zu lokalisieren und zu retten. Es bietet Schnittstellen für Navigation, Kartierung, Kommunikation und Sensorschnittstellen. Benutzer können individuelle Agentenstrategien skripten, Batch-Experimente durchführen und die Leistungskennzahlen der Agenten visualisieren. Die Plattform unterstützt Szenarienkonfiguration, Protokollierung und Ergebnisauswertung, um die Forschung in Multi-Agenten-Systemen und Katastrophenreaktionsalgorithmen zu beschleunigen.

HyperBrowser wandelt das Standard-Web-Browsing um, indem es generative KI-Fähigkeiten in jede Online-Interaktion integriert. Nutzer können Text auf beliebigen Webseiten auswählen und sofort prägnante Zusammenfassungen oder detaillierte Erklärungen erhalten, natürliche Sprachfragen stellen, um spezifische Informationen zu extrahieren, und automatisch Berichte oder Inhaltsentwürfe generieren. Eingebaute Tabellen- und Datenextraktionstools ermöglichen nahtlosen Zugriff auf strukturierte Datensätze, während integrierte Code-Hilfsmittel Entwickler beim Generieren von Snippets und Debugging unterstützen. Das Erweiterungssystem erlaubt auch Chatbot-Unterhaltungen, PDF-Zusammenfassungen und anpassbare Workflows zur Automatisierung wiederkehrender Aufgaben wie Formularausfüllung oder Social-Media-Überwachung. Durch die Vereinigung mehrerer KI-Funktionen in einer Oberfläche beschleunigt HyperBrowser Recherche, Analyse und Content-Erstellung, macht das Surfen intelligenter und effizienter.