MARFT ist ein in Python entwickeltes LLM, das reproduzierbare Experimente und schnelle Prototypentwicklung für kollaborative KI-Systeme ermöglicht.

MASlite bietet eine klare API zum Erstellen von Agentenklassen, zum Registrieren von Verhaltensweisen und zum Handhaben ereignisgesteuerter Nachrichten zwischen Agenten. Es enthält einen Scheduler zur Verwaltung von Agentenaufgaben, eine Umgebungsmodellierung zur Simulation von Interaktionen und ein Pluginsystem zur Erweiterung der Kernfunktionalitäten. Entwickler können schnell Multi-Agenten-Szenarien in Python prototypisieren, indem sie Agentenlebenszyklusmethoden definieren, Agenten über Kanäle verbinden und Simulationen im Headless-Modus ausführen oder mit Visualisierungstools integrieren.

VSDECO ist eine innovative KI-gesteuerte Lösung zur virtuellen Inszenierung, die Ihnen hilft, beeindruckende Visualisierungen von Wohn- und Gewerbeimmobilien zu erstellen. Durch die Transformation gewöhnlicher Fotos in fesselnde Inneneinrichtungen macht VSDECO die physische Inszenierung überflüssig und bietet ein kostengünstiges und effizientes Erlebnis. Benutzer können aus verschiedenen Designstilen wählen, um den perfekten Look für ihren Raum zu finden, und die Plattform sorgt für schnelle Bearbeitung, was eine zügige Vermarktung der Immobilien ermöglicht. Sie richtet sich an Immobilienprofis, Hausverkäufer und Innenarchitekten, die ihre Präsentationen mühelos aufwerten möchten.

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.