Dino Reinforcement Learning proporciona un conjunto completo de herramientas para entrenar a un agente IA para jugar el juego de dinosaurios de Chrome mediante aprendizaje por refuerzo. Al integrarse con una instancia de Chrome sin interfaz a través de Selenium, captura cuadros en tiempo real del juego y los procesa en representaciones de estado optimizadas para entradas de redes Q profundas. El marco incluye módulos para memoria de reproducción, exploración epsilon-greedy, modelos de redes neuronales convolucionales y bucles de entrenamiento con hiperparámetros personalizables. Los usuarios pueden monitorear el progreso del entrenamiento a través de registros en la consola y guardar puntos de control para evaluación posterior. Tras el entrenamiento, el agente puede desplegarse para jugar automáticamente en vivo o compararse con diferentes arquitecturas de modelos. El diseño modular permite una sustitución sencilla de algoritmos RL, haciendo de esta plataforma un entorno flexible para experimentación.

RAGENT está diseñado para crear agentes de IA autónomos que puedan interactuar con diversas herramientas y fuentes de datos. Internamente, utiliza generación aumentada por recuperación para obtener contexto relevante de archivos locales o fuentes externas, y luego compone respuestas mediante modelos de OpenAI. Los desarrolladores pueden agregar herramientas para búsqueda web, automatización del navegador con Selenium, operaciones de lectura/escritura en archivos, ejecución de código en sandbox seguros y OCR para extracción de texto en imágenes. El framework gestiona la memoria de conversación, orquesta las herramientas y soporta plantillas de prompts personalizadas. Con RAGENT, los equipos pueden prototipar rápidamente agentes inteligentes para preguntas y respuestas en documentos, automatización de investigación, resumen de contenidos y automatización completa de flujos de trabajo, todo en un entorno Python.