Multiagent-Prediction-Reward es un marco orientado a la investigación que integra modelos de predicción y mecanismos de distribución de recompensas para el aprendizaje por refuerzo multi-agente. Incluye envoltorios para entornos, módulos neuronales para prever las acciones de compañeros y lógica de enrutamiento de recompensas personalizable que se adapta al rendimiento de los agentes. El repositorio ofrece archivos de configuración, scripts de ejemplo y paneles de evaluación para ejecutar experimentos en tareas cooperativas. Los usuarios pueden ampliar el código para probar funciones de recompensa novedosas, integrar nuevos entornos y evaluar en comparación con algoritmos RL multi-agente establecidos.

AgentMatch.AI aprovecha un amplio análisis de datos para emparejarte con los agentes inmobiliarios de mejor rendimiento en tu área. Ya sea que estés comprando o vendiendo, nuestra plataforma analiza miles de agentes y sus desempeños para proporcionarte recomendaciones personalizadas. Nuestra tecnología garantiza que te conectes con los mejores profesionales que pueden cerrar transacciones más rápido y lograr mejores precios, ayudándote a navegar las complejidades de bienes raíces con facilidad.

CallZen es una herramienta avanzada de inteligencia conversacional diseñada para transformar las interacciones con los clientes. Al transcribir y analizar llamadas, chats y reuniones, CallZen identifica momentos clave, evalúa el rendimiento del agente y proporciona información procesable. Las funciones incluyen análisis de sentimientos, auditorías de cumplimiento automatizadas y análisis personalizados. Esto permite a las empresas optimizar el rendimiento de los agentes, mejorar el servicio al cliente, aumentar las conversiones de ventas y garantizar el cumplimiento a través de información impulsada por IA.

Easy-Agent acelera el desarrollo de agentes de IA proporcionando un marco modular que integra los LLM con herramientas externas, seguimiento de sesión en memoria y flujos de acción configurables. Los desarrolladores comienzan definiendo un conjunto de envoltorios de herramientas que exponen APIs o ejecutables, luego instancian un agente con estrategias de razonamiento deseadas, como paso único, cadenas de pensamiento múltiples, o instrucciones personalizadas. El marco administra el contexto, invoca herramientas dinámicamente según la salida del modelo y rastrea el historial de conversación mediante la memoria de sesión. Soporta ejecución asíncrona para tareas paralelas y manejo robusto de errores para garantizar un rendimiento estable del agente. Al abstraer la orquestación compleja, Easy-Agent permite a los equipos desplegar asistentes inteligentes para casos de uso como investigación automatizada, bots de soporte al cliente, pipelines de extracción de datos y asistentes de programación con una configuración mínima.