TigerEye proporciona un conjunto integral de herramientas destinadas a simplificar y optimizar la planificación y ejecución de la entrada al mercado. Utilizando inteligencia artificial avanzada y análisis de datos, TigerEye ayuda a las empresas a simular diversos escenarios, agilizar la asignación de cuotas y territorios, y gestionar los pipelines de manera eficaz. Ideal tanto para estrategas como para equipos operativos, su interfaz intuitiva facilita las tareas de planificación complejas y las hace accionables.

Algorithmics proporciona una variedad de soluciones de gestión de riesgos financieros diseñadas para ayudar a las instituciones a medir y gestionar los riesgos de manera más eficaz. Aprovechando la tecnología de vanguardia, la plataforma ofrece herramientas integrales de fijación de precios, simulación y generación de escenarios. Estas características avanzadas apoyan la construcción y agregación de modelos financieros complejos, permitiendo análisis en tiempo real y procesos de toma de decisiones mejorados para una mejor mitigación de riesgos.

Coval ayuda a las empresas a simular miles de escenarios a partir de unos pocos casos de prueba, lo que les permite probar de manera integral sus agentes de voz y chat. Desarrollado por expertos en pruebas autónomas, Coval ofrece funciones como simulaciones de voz personalizables, métricas integradas para evaluaciones y seguimiento del rendimiento. Está diseñado para desarrolladores y empresas que buscan implementar agentes de IA fiables más rápidamente.

El plugin GAMA Genstar añade capacidades de IA generativa a la plataforma GAMA proporcionando conectores a OpenAI, LLMs locales y endpoints de modelos personalizados. Los usuarios definen prompts y pipelines en GAML para generar decisiones de agentes, descripciones de entornos o parámetros de escenarios al vuelo. El plugin soporta llamadas API síncronas y asíncronas, almacenamiento en caché de respuestas y ajuste de parámetros. Facilita la integración de modelos de lenguaje natural en simulaciones a gran escala, reduciendo la escritura manual y fomentando comportamientos de agentes más ricos y adaptativos.

GridWorldEnvs ofrece una suite completa de entornos de mundos en cuadrícula para apoyar el diseño, prueba y evaluación de sistemas de aprendizaje por refuerzo y multi-agentes. Los usuarios pueden configurar fácilmente dimensiones de la cuadrícula, posiciones iniciales de los agentes, ubicaciones de objetivos, obstáculos, estructuras de recompensas y espacios de acción. La biblioteca incluye plantillas listas para usar como navegación clásica, evitación de obstáculos y tareas cooperativas, además de permitir la definición de escenarios personalizados mediante JSON o clases en Python. Integración fluida con la API de OpenAI Gym permite aplicar algoritmos RL estándar directamente. Además, soporta experimentos con un solo agente o múltiples agentes, herramientas de registro y visualización para seguir el rendimiento de los agentes.