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.

ReasonChain proporciona un flujo de trabajo modular para construir secuencias de operaciones impulsadas por LLM, permitiendo que la salida de cada paso sirva para la siguiente. Los usuarios pueden definir nodos de cadena personalizados para generación de prompts, llamadas API a diferentes proveedores LLM, lógica condicional para enrutar flujos de trabajo y funciones de agregación para resultados finales. El marco incluye depuración y registro integrados para rastrear estados intermedios, soporte para consultas en bases de datos vectoriales y extensión fácil mediante módulos definidos por el usuario. Ya sea para resolver tareas de razonamiento en múltiples pasos, orquestar transformaciones de datos o construir agentes conversacionales con memoria, ReasonChain ofrece un ambiente transparente, reutilizable y testeable. Fomenta la experimentación con estrategias de cadenas de pensamiento, ideal para investigación, prototipado y soluciones de IA listas para producción.

Pacman AI ofrece un entorno y un marco de agentes totalmente funcional en Python para el clásico juego de Pacman. El proyecto implementa algoritmos clave de aprendizaje por refuerzo—Q-learning e iteración de valores—para permitir que el agente aprenda políticas óptimas para la recolección de píldoras, navegación en laberintos y evasión de fantasmas. Los usuarios pueden definir funciones de recompensa personalizadas y ajustar hiperparámetros como la tasa de aprendizaje, factor de descuento y estrategia de exploración. El marco soporta registro de métricas, visualización del rendimiento y configuraciones reproducibles de experimentos. Está diseñado para facilitar su extensión, permitiendo a investigadores y estudiantes integrar nuevos algoritmos o enfoques de aprendizaje con redes neuronales y compararlos con métodos de cuadrícula tradicionales dentro del dominio de Pacman.