Patrolling-Zoo ofrece un marco flexible que permite a los usuarios crear y experimentar con tareas de patrulla multi-agente en Python. La biblioteca incluye una variedad de entornos basados en cuadrícula y en gráfico, simulando escenarios de vigilancia, monitoreo y cobertura. Los usuarios pueden configurar el número de agentes, el tamaño del mapa, la topología, las funciones de recompensa y los espacios de observación. Gracias a la compatibilidad con PettingZoo y las API de Gym, soporta una integración fluida con algoritmos populares de aprendizaje por refuerzo. Este entorno facilita el benchmarking y la comparación de técnicas MARL en configuraciones coherentes. Al proporcionar escenarios estándar y herramientas para crear otros nuevos, Patrolling-Zoo acelera la investigación en robótica autónoma, vigilancia de seguridad, operaciones de búsqueda y rescate, y cobertura eficiente de áreas utilizando estrategias de coordinación multi-agente.

Anomali Copilot actúa como un asistente inteligente para los equipos de ciberseguridad, aprovechando la inteligencia artificial avanzada y el procesamiento del lenguaje natural para ayudar en la evaluación de amenazas. Permite a los usuarios de cualquier nivel de habilidad realizar análisis complejos de datos de ciberseguridad. Al automatizar la detección de amenazas inminentes y proporcionar inteligencia contextual, ayuda a las organizaciones a mantenerse alerta frente a riesgos cibernéticos potenciales. Esta herramienta mejora no solo el rendimiento individual, sino también la colaboración en equipo, optimizando los flujos de trabajo dentro de los Centros de Operaciones de Seguridad (SOC).