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.

El agente AI de Pega integra algoritmos avanzados de aprendizaje automático para optimizar los procesos de atención al cliente. Puede responder de manera autónoma a las consultas de los clientes, analizar datos de usuarios y proporcionar soluciones personalizadas, reduciendo los tiempos de espera y mejorando la calidad general del servicio. Este agente de AI también aprende de interacciones pasadas para mejorar continuamente su rendimiento y precisión, lo que permite a las empresas escalar sus operaciones mientras mantienen altos niveles de satisfacción del cliente.