Jason-RL añade una capa de aprendizaje por refuerzo al marco multiagente de Jason, permitiendo que los agentes AgentSpeak BDI aprendan políticas de selección de acciones mediante retroalimentación de recompensas. Implementa algoritmos Q-learning y SARSA, soporta la configuración de parámetros de aprendizaje (tasa de aprendizaje, factor de descuento, estrategia de exploración) y registra métricas de entrenamiento. Al definir funciones de recompensa en los planes de agentes y ejecutar simulaciones, los desarrolladores pueden observar cómo los agentes mejoran su toma de decisiones con el tiempo y se adaptan a entornos cambiantes sin codificación manual de políticas.

Joypanner es una guía innovadora de IA diseñada para apoyar a los niños en su viaje de aprendizaje. En lugar de proporcionar respuestas inmediatas, impulsa a los niños a pensar críticamente a través de preguntas de seguimiento. Al final de la interacción, recomienda videos y libros seleccionados para complementar su aprendizaje. Esta plataforma es una excelente herramienta para padres y educadores que buscan fomentar un aprendizaje independiente y guiado por la curiosidad en los niños.