Este repositorio proporciona un marco completo para la investigación en juego en StarCraft II. El agente principal usa Proximal Policy Optimization (PPO) para aprender redes de política que interpretan datos de observación del entorno PySC2 y generan acciones precisas en el juego. Los desarrolladores pueden configurar capas de redes neuronales, formateo de recompensas y horarios de entrenamiento para optimizar el rendimiento. El sistema soporta multiproceso para recolección eficiente de muestras, utilidades de registro para monitorear curvas de entrenamiento y scripts de evaluación para correr políticas entrenadas contra oponentes scriptados o AI incorporados. El código está escrito en Python y aprovecha TensorFlow para definición y optimización de modelos. Los usuarios pueden extender componentes como funciones de recompensa personalizadas, preprocesamiento de estado o arquitecturas de red para fines específicos de investigación.

La plataforma de Aporia ofrece soluciones integrales de monitoreo y observabilidad para modelos de aprendizaje automático. Al permitir el seguimiento y análisis en tiempo real, la plataforma ayuda a los equipos de ciencia de datos e ingeniería de ML a identificar rápidamente problemas, optimizar el rendimiento y garantizar la confiabilidad y precisión de los modelos de IA. Las funcionalidades centrales incluyen barandillas en tiempo real, detección de anomalías y monitoreo de desplazamiento de incrustaciones, todos esenciales para mantener sistemas de IA robustos y seguros.

Censius es una plataforma de observabilidad de IA que ayuda a las empresas a monitorear, analizar y explicar continuamente sus modelos de producción. Al ofrecer herramientas integrales para detectar y diagnosticar problemas, empodera a los equipos de ciencia de datos para garantizar un rendimiento, confiabilidad y transparencia óptimos de los modelos de IA. Mejore el rendimiento en el mundo real de sus modelos de IA con el robusto conjunto de características de monitoreo, análisis y diagnóstico de Censius.

Mastra ofrece una interfaz visual para diseñar, probar y desplegar agentes de IA sin necesidad de escribir código. Los usuarios pueden arrastrar y soltar nodos para crear flujos de trabajo de múltiples pasos que integran modelos de lenguaje, visión por computadora y scripts personalizados. Los conectores de datos permiten una recuperación fluida desde bases de datos, CRM o servicios web, mientras que las analíticas integradas monitorizan el rendimiento del agente. Los equipos pueden colaborar en tiempo real, controlar versiones de los flujos y revertir cambios. Tras probarse, los agentes pueden desplegarse con un solo clic en widgets de chat web, aplicaciones de mensajería o APIs REST. Los paneles de control muestran métricas de uso, alertas de errores y sugerencias de optimización para mantener y mejorar la efectividad del agente con el tiempo.