El entorno de búsqueda cooperativa proporciona un entorno de aprendizaje por refuerzo multiagente flexible y compatible con gym, diseñado para tareas de búsqueda cooperativa en espacios en cuadrícula discretos y continuos. Los agentes operan bajo observabilidad parcial y pueden compartir información basándose en topologías de comunicación personalizables. El marco soporta escenarios predefinidos como búsqueda y rescate, seguimiento de objetivos dinámicos y mapeo colaborativo, con API para definir entornos personalizados y estructuras de recompensa. Se integra a la perfección con bibliotecas RL populares como Stable Baselines3 y Ray RLlib, incluye utilidades de registro para análisis de rendimiento y herramientas de visualización integradas para monitoreo en tiempo real. Los investigadores pueden ajustar tamaños de cuadrículas, conteo de agentes, rangos de sensores y mecanismos de compartición de recompensas para evaluar estrategias de coordinación y probar nuevos algoritmos de manera efectiva.

CozyUp AI actúa como un agente de redes inteligentes que apoya a los individuos en la toma de mejores decisiones al conectarlos con compañeros afines. Utilizando algoritmos avanzados, analiza las preferencias e intereses de los usuarios para crear sugerencias personalizadas para la colaboración y el intercambio de información. Al aprovechar esta IA, los usuarios pueden descubrir socios potenciales, recopilar diversas perspectivas y mejorar sus procesos de toma de decisiones, fomentando así una comunidad más informada.