OpenAssistant ofrece un conjunto de herramientas completo para construir y ajustar agentes de IA adaptados a tareas específicas. Incluye scripts de procesamiento de datos para convertir conjuntos de datos de diálogos en formatos de entrenamiento, modelos para aprendizaje basado en instrucciones y utilidades para monitorear el progreso del entrenamiento. La arquitectura de plugins permite una integración transparente de APIs externas para funcionalidades extendidas como recuperación de conocimientos y automatización de flujos de trabajo. Los usuarios pueden evaluar el rendimiento del agente usando benchmarks preconfigurados, visualizar las interacciones mediante una interfaz web intuitiva y desplegar endpoints listos para producción con despliegues en contenedor. Su código extensible soporta múltiples backend de deep learning, facilitando la personalización de arquitecturas de modelos y estrategias de entrenamiento. Desde la preparación de datos hasta el despliegue, OpenAssistant acelera el ciclo de desarrollo de soluciones de IA conversacional.

Trainable Agents está diseñado como un conjunto de herramientas modular y extensible para el desarrollo rápido y entrenamiento de agentes de IA impulsados por modelos de lenguaje grande de última generación. El marco abstrae componentes clave como entornos de interacción, interfaces de políticas y bucles de retroalimentación, permitiendo a los desarrolladores definir tareas, suministrar demostraciones e implementar funciones de recompensa fácilmente. Con soporte integrado para OpenAI GPT y Anthropic Claude, la biblioteca facilita la reproducción de experiencia, entrenamiento por lotes y evaluación de rendimiento. Trainable Agents también incluye utilidades para registro, seguimiento de métricas y exportación de políticas entrenadas para despliegue. Ya sea creando chatbots conversacionales, automatizando flujos de trabajo o realizando investigaciones, este marco agiliza todo el ciclo desde el prototipo hasta la producción en un paquete unificado en Python.