AutoX hat sich auf die Entwicklung von KI-Systemen für autonome Fahrzeuge spezialisiert, einschließlich Echtzeit-Wahrnehmung und Entscheidungsfähigkeiten. Er integriert fortschrittliche Algorithmen, um Daten von verschiedenen Sensoren zu interpretieren, sodass das Fahrzeug komplexe Umgebungen navigieren kann. AutoX legt auch großen Wert auf Sicherheitsmerkmale und stellt sicher, dass das autonome System informierte Entscheidungen treffen kann, während es die Verkehrsregeln und -vorschriften einhält. Ziel ist es, das gesamte Fahrerlebnis zu verbessern, indem nahtlose, zuverlässige und benutzerfreundliche Lösungen für Passagiere und Flottenbetreiber bereitgestellt werden.

Cognexo ist ein fortschrittlicher KI-Agent, der alltägliche Aufgaben vereinfacht und automatisiert. Es nutzt intelligente Arbeitsabläufe, um die Produktivität in verschiedenen Bereichen zu verbessern. Benutzer können Arbeitsabläufe über die intuitive Benutzeroberfläche erstellen, verwalten und optimieren und dabei nahtlos mit beliebten Software-Tools für die Verarbeitung von Echtzeitdaten, verbesserte Teamarbeit und verbesserte Entscheidungsfindung integriert werden. Von der Verwaltung von Zeitplänen bis zur Automatisierung sich wiederholender Aufgaben ist Cognexo darauf ausgelegt, sich an die einzigartigen Bedürfnisse jedes Benutzers anzupassen.

Das Multi-Agenten-Autonomous Waste Collection System ist eine forschungsbasierte Plattform, die Multi-Agenten-Verstärkendes Lernen einsetzt, um einzelne Abfallsammelroboter im Routenkonflikt zu trainieren. Die Agenten lernen, redundante Abdeckung zu vermeiden, die Fahrstrecke zu minimieren und auf dynamische Abfallmuster zu reagieren. Das System ist in Python entwickelt und integriert eine Simulationsumgebung zur Testung und Verfeinerung der Richtlinien vor dem echten Einsatz. Nutzer können Kartenlayouts, Abfallentsorgungsstellen, Sensoreinstellungen der Agenten und Belohnungsstrukturen konfigurieren, um das Verhalten an spezifische urbane Bereiche oder Betriebsbeschränkungen anzupassen.

SARL ist eine für Entscheidungsfindung geeignete Sprache und unterstützt die dynamische Entwicklung mit der Eclipse IDE, bietet Editor-Unterstützung, Codegenerierung, Debugging- und Test-Tools. Der Laufzeitmotor kann auf verschiedenen Plattformen ausgeführt werden, einschließlich Simulationsframeworks (z.B. MadKit, Janus) und realen Systemen in Robotik und IoT. Entwickler können komplexe MAS-Anwendungen durch Zusammenstellen modularer Fähigkeiten und Protokolle strukturieren, um die Entwicklung adaptiver, verteilter KI-Systeme zu vereinfachen.

SuperPilot ist ein autonomes KI-Agenten-Framework, das große Sprachmodelle nutzt, um mehrstufige Aufgaben ohne manuelle Eingriffe auszuführen. Durch die Integration von GPT- und Anthropic-Modellen kann es Pläne erstellen, externe Tools wie einen headless Browser zum Web-Scraping aufrufen, Shell-Befehle im Terminal ausführen und Speichermodule zur Kontextbehaltung verwenden. Nutzer definieren Ziele, und SuperPilot orchestriert dynamisch Unteraufgaben, verwaltet eine Aufgabenwarteschlange und passt sich neuen Informationen an. Die modulare Architektur ermöglicht das Hinzufügen eigener Tools, das Anpassen der Modelleinstellungen und das Protokollieren von Interaktionen. Mit eingebauten Feedback-Schleifen kann menschliches Feedback die Entscheidungsfindung verfeinern und Ergebnisse verbessern. Das macht SuperPilot geeignet für Automatisierung von Recherchen, Programmieraufgaben, Tests und Routinedatenverarbeitungs-Workflows.