LlamaIndex Supervisor ist ein entwicklerorientiertes Python-Framework zum Erstellen, Ausführen und Überwachen von KI-Agenten, die auf LlamaIndex basieren. Es bietet Werkzeuge zur Definition von Workflows als Knoten – wie Retrieval, Zusammenfassung und benutzerdefinierte Verarbeitung – und verbindet sie zu gerichteten Graphen. Der Supervisor überwacht jeden Schritt, validiert Ausgaben gegen Schemas, wiederholt bei Fehlern und protokolliert Metriken. Dadurch entstehen robuste, wiederholbare Pipelines für Aufgaben wie retrieval-gestützte Generierung, Dokumenten-QA und Datenextraktion aus verschiedensten Datensätzen.

Vanilla Agents ist ein leichtgewichtiges, auf PyTorch basierendes Framework, das modulare und erweiterbare Implementierungen wesentlicher Reinforcement-Learning-Agenten liefert. Es unterstützt Algorithmen wie DQN, Double DQN, PPO und A2C, mit anpassbaren Umwelt-Wrappern, die mit OpenAI Gym kompatibel sind. Benutzer können Hyperparameter konfigurieren, Trainingsmetriken protokollieren, Checkpoints speichern und Lernkurven visualisieren. Der Code ist klar strukturiert, ideal für Forschungsprototypen, Bildungszwecke und Benchmarking neuer Ideen im RL.

CrewAI-Learning ist eine Open-Source-Bibliothek, die darauf ausgelegt ist, Multi-Agenten-Reinforcement-Lernprojekte zu vereinfachen. Sie bietet Gerüststrukturen für Umgebungen, modulare Agentendefinitionen, anpassbare Belohnungsfunktionen und eine Sammlung integrierter Algorithmen wie DQN, PPO und A3C, die für kollaborative Aufgaben angepasst sind. Benutzer können Szenarien definieren, Trainingsschleifen verwalten, Metriken protokollieren und Ergebnisse visualisieren. Das Framework unterstützt die dynamische Konfiguration von Agententeams und Belohnungsteilungsstrategien, was die Prototypenentwicklung, Bewertung und Optimierung kooperativer KI-Lösungen in verschiedenen Domänen erleichtert.