Le cadre YGO-Agent permet aux chercheurs et aux passionnés de développer des bots IA qui jouent au jeu de cartes Yu-Gi-Oh en utilisant l'apprentissage par renforcement. Il enveloppe le simulateur de jeu YGOPRO dans un environnement compatible OpenAI Gym, définissant des représentations d'état telles que la main, le terrain et les points de vie, ainsi que des représentations d'action incluant l'invocation, l'activation de sorts/pièges et l'attaque. Les récompenses sont basées sur les résultats de victoire/défaite, les dégâts infligés et la progression du jeu. L'architecture de l'agent utilise PyTorch pour implémenter DQN, avec des options pour des architectures de réseau personnalisées, la rejouabilité d'expérience et l'exploration epsilon-greedy. Les modules de journalisation enregistrent les courbes d'entraînement, les taux de victoire et les logs de mouvements détaillés pour l'analyse. Le cadre est modulaire, permettant aux utilisateurs de remplacer ou d'étendre des composants tels que la fonction de récompense ou l'espace d'action.

Meta-Agent-with-More-Agents est un cadre extensible open-source qui implémente une architecture d'agent méta permettant à plusieurs sous-agents spécialisés de collaborer sur des tâches complexes. Il exploite LangChain pour l’orchestration des agents et les API OpenAI pour le traitement du langage naturel. Les développeurs peuvent définir des agents personnalisés pour des tâches telles que l’extraction de données, l’analyse de sentiments, la prise de décisions ou la génération de contenu. L’agent méta coordonne la décomposition des tâches, envoie les objectifs aux agents appropriés, collecte leurs résultats, et affine itérativement les résultats via des boucles de rétroaction. Son architecture modulaire supporte la traitement parallèle, la journalisation et la gestion des erreurs. Idéal pour automatiser des workflows à plusieurs étapes, des pipelines de recherche et des systèmes de support à la décision dynamique, il simplifie la construction de systèmes IA distribués robustes en abstrait la communication entre agents et la gestion de leur cycle de vie.