HexaBot ist darauf ausgelegt, die Entwicklung und den Einsatz intelligenter autonomer Agenten zu vereinfachen. Es bietet modulare Workflow-Pipelines, die komplexe Aufgaben in manageable Schritte unterteilen, sowie Persistente Speicher, um den Kontext über Sitzungen hinweg zu bewahren. Entwickler können Agenten über ein Plugin-Ökosystem mit externen APIs, Datenbanken und Drittanbieterdiensten verbinden. Echtzeitüberwachung und Protokollierung sorgen für Transparenz im Verhalten der Agenten, während SDKs für Python und JavaScript eine schnelle Integration in bestehende Anwendungen ermöglichen. Die skalierbare Infrastruktur von HexaBot verarbeitet hohe gleichzeitige Anfragen und unterstützt versionierte Deployments für eine zuverlässige Produktion.

llm-lab stellt ein flexibles Toolkit zum Erstellen intelligenter Agenten mit großen Sprachmodellen bereit. Es umfasst eine Agenten-Orchestrierungs-Engine, Unterstützung für benutzerdefinierte Prompt-Vorlagen, Speicher- und Zustandsverfolgung sowie nahtlose Integration mit externen APIs und Plugins. Benutzer können Szenarien schreiben, Toolchains definieren, Interaktionen simulieren und Leistungsprotokolle sammeln. Das Framework bietet auch eine integrierte Test-Suite, um das Verhalten der Agenten mit erwarteten Ergebnissen zu validieren. Durch seine Erweiterbarkeit ermöglicht llm-lab Entwicklern, LLM-Anbieter auszutauschen, neue Tools hinzuzufügen und die Agentenlogik durch iterative Experimente weiterzuentwickeln.

MAPF_G2RL ist ein Open-Source-Forschungsframework, das Graphentheorie und Deep Reinforcement Learning verbindet, um das Multi-Agenten-Pfadfindungsproblem (MAPF) zu lösen. Es kodiert Knoten und Kanten in Vektor-Repräsentationen, definiert räumliche und kollisionsbewusste Belohnungsfunktionen und unterstützt verschiedene RL-Algorithmen wie DQN, PPO und A2C. Das Framework automatisiert die Szenarien-Erstellung durch die Generierung zufälliger Graphen oder den Import realer Karten und steuert Trainingsschleifen, die Politiken für mehrere Agenten gleichzeitig optimieren. Nach dem Lernen werden die Agenten in simulierten Umgebungen bewertet, um Pfadeffizienz, Make-span und Erfolgsraten zu messen. Das modulare Design ermöglicht es Forschern, Kernkomponenten zu erweitern, neue MARL-Techniken zu integrieren und mit klassischen Lösungsansätzen zu benchmarken.

GYM_XPLANE_ML umhüllt den X-Plane-Flugsimulator als OpenAI-Gym-Umgebung, wobei Gas, Höhenruder, Querruder und Ruderausgänge als Aktionsräume und Flugdaten wie Flughöhe, Geschwindigkeit und Orientierung als Beobachtungen bereitgestellt werden. Nutzer können Trainingsabläufe in Python skripten, vordefinierte Szenarien auswählen oder Wegpunkte, Wetterbedingungen und Flugzeugmodelle anpassen. Die Bibliothek verwaltet die Low-Latency-Kommunikation mit X-Plane, führt Episoden synchron aus, protokolliert Leistungsmetriken und unterstützt Echtzeit-Rendering für Debugging. Sie ermöglicht die iterative Entwicklung von ML-gesteuerten Autopiloten und experimentellen RL-Algorithmen in einer hochpräzisen Flugumgebung.

Advanced_RAG bietet eine modulare Pipeline für retrieval-augmented-generation-Aufgaben, einschließlich Dokumenten-Loader, Vektorindex-Builder und Chain-Manager. Nutzer können verschiedene Vektor-Datenbanken (FAISS, Pinecone) konfigurieren, Retriever-Strategien anpassen (Ähnlichkeitssuche, Hybrid-Suche) und beliebige LLMs integrieren, um kontextbezogene Antworten zu generieren. Es unterstützt zudem Bewertungsmetriken und Protokollierung zur Leistungsoptimierung und ist für Skalierbarkeit und Erweiterbarkeit in Produktionsumgebungen konzipiert.