En su núcleo, RxAgent-Zoo es un framework RL reactivo que trata eventos de datos de entornos, buffers de repetición y bucles de entrenamiento como flujos observables. Los usuarios pueden encadenar operadores para preprocesar observaciones, actualizar redes y registrar métricas de manera asíncrona. La biblioteca ofrece soporte para entornos paralelos, planificadores configurables y la integración con los estándares de Gym y Atari. Una API de plug-and-play permite cambiar componentes de agentes sin problemas, facilitando la investigación reproducible, la experimentación rápida y flujos de trabajo de entrenamiento escalables.

echoOLlama aprovecha el ecosistema de Ollama para proporcionar un marco de agente mínimo: lee las entradas del usuario desde el terminal, las envía a un LLM local configurado y transmite las respuestas en tiempo real. Los usuarios pueden secuenciar interacciones, encadenar prompts y experimentar con ingeniería de prompts sin modificar el código del modelo subyacente. Esto hace que echoOLlama sea ideal para probar patrones conversacionales, construir herramientas sencillas por línea de comandos y manejar tareas iterativas de agentes, todo mientras se mantiene la privacidad de los datos.