CityLearn proporciona una plataforma de simulación modular para la investigación en gestión energética usando aprendizaje por refuerzo. Los usuarios pueden definir agrupaciones de edificios multi-zona, configurar sistemas HVAC, unidades de almacenamiento y fuentes renovables, y luego entrenar agentes RL frente a eventos de respuesta a la demanda. El entorno expone observaciones de estado como temperaturas, perfiles de carga y precios de energía, mientras que las acciones controlan puntos de consigna y despachos de almacenamiento. Una API de recompensas flexible permite métricas personalizadas, como ahorros en costos o reducción de emisiones, y las utilidades de registro soportan análisis de rendimiento. CityLearn es ideal para benchmarking, aprendizaje por currículo y desarrollo de nuevas estrategias de control en un marco de investigación reproducible.

Fast Reinforcement Learning es un marco Python especializado diseñado para acelerar el desarrollo y la ejecución de agentes de aprendizaje por refuerzo. Ofrece soporte listo para usar para algoritmos populares como PPO, A2C, DDPG y SAC, combinados con gestiones de entornos vectorizados de alto rendimiento. Los usuarios pueden configurar fácilmente redes de políticas, personalizar bucles de entrenamiento y aprovechar la aceleración GPU para experimentos a gran escala. El diseño modular de la biblioteca garantiza una integración fluida con entornos OpenAI Gym, permitiendo a investigadores y practicantes prototipar, hacer benchmarks y desplegar agentes en diversas tareas de control, juegos y simulación.

OpenSpiel es un marco de investigación que proporciona una amplia gama de entornos (desde juegos simples de matriz hasta juegos de tablero complejos como Ajedrez, Go y Póker) e implementa varios algoritmos de aprendizaje por refuerzo y búsqueda (por ejemplo, iteración de valores, métodos de gradiente de política, MCTS). Su núcleo modular en C++ y enlaces en Python permiten a los usuarios integrar algoritmos personalizados, definir nuevos juegos y comparar el rendimiento en benchmarks estándar. Diseñado para extensibilidad, soporta configuraciones de un solo agente y multi-agente, permitiendo estudiar escenarios cooperativos y competitivos. Los investigadores utilizan OpenSpiel para prototipar rápidamente algoritmos, realizar experimentos a gran escala y compartir código reproducible.

Scale Insights proporciona una solución avanzada de automatización PPC impulsada por IA, específicamente diseñada para vendedores de FBA de Amazon. Permite a los usuarios gestionar múltiples campañas, obtener información profunda sobre el rendimiento y tomar decisiones basadas en datos. La plataforma ofrece algoritmos personalizables, datos en tiempo real y análisis detallados para ayudar a los vendedores a optimizar sus estrategias publicitarias y aumentar su retorno de inversión. Perfecto para escalar negocios de Amazon de manera eficiente, Scale Insights también ofrece una prueba gratuita de 30 días para nuevos usuarios.