agent-steps ist ein Python-Schritt-Orchestrierungs-Framework, das die Entwicklung von KI-Agenten vereinfacht, indem es komplexe Aufgaben in diskrete, wiederverwendbare Schritte zerlegt. Jeder Schritt führt eine spezifische Aktion aus — wie das Aufrufen eines Sprachmodells, das Durchführen von Datenumwandlungen oder externe API-Aufrufe — und kann Kontext an nachfolgende Schritte weitergeben. Die Bibliothek unterstützt synchrone und asynchrone Ausführung und ermöglicht skalierbare Pipelines. Eingebaute Protokollierungs- und Debugging-Tools bieten Transparenz bei der Schritteausführung, während die modulare Architektur die Wartbarkeit fördert. Nutzer können benutzerdefinierte Schrittarten definieren, diese zu Workflows verketten und leicht in bestehende Python-Anwendungen integrieren. agent-steps eignet sich zum Erstellen von Chatbots, automatisierten Datenpipelines, Entscheidungshilfesystemen und anderen mehrstufigen KI-gesteuerten Lösungen.

MGym ist ein spezialisiertes Framework zum Erstellen und Verwalten von Multi-Agent-Reinforcement-Learning-(MARL)-Umgebungen in Python. Es ermöglicht Nutzern, komplexe Szenarien mit mehreren Agenten zu definieren, die jeweils anpassbare Beobachtungs- und Aktionsräume, Belohnungsfunktionen und Interaktionsregeln besitzen. MGym unterstützt sowohl synchrone als auch asynchrone Ausführungsmodi und bietet parallele sowie rundenbasierte Agentensimulationen. Mit einer vertrauten Gym-ähnlichen API integriert sich MGym nahtlos mit beliebten RL-Bibliotheken wie Stable Baselines, RLlib und PyTorch. Es enthält Utility-Module für Environment-Benchmarking, Ergebnisvisualisierung und Leistungsanalysen, um eine systematische Bewertung von MARL-Algorithmen zu erleichtern. Die modulare Architektur erlaubt schnelles Prototyping kooperativer, wettbewerbsfähiger oder gemischter Agentenaufgaben und befähigt Forscher und Entwickler, die MARL-Experimentation und -Forschung zu beschleunigen.