gym-multigrid fournit une série d'environnements en grille personnalisables conçus pour la navigation multi-chambres et les tâches d'exploration en apprentissage par renforcement. Chaque environnement se compose de pièces interconnectées remplies d'objets, de clés, de portes et d'obstacles. Les utilisateurs peuvent ajuster la taille de la grille, la configuration des pièces et le placement des objets de manière programmatique. La bibliothèque prend en charge les modes d'observation complets ou partiels, offrant des représentations d'état RGB ou matricielles. Les actions incluent le déplacement, l'interaction avec les objets et la manipulation des portes. En l'intégrant comme environnement Gym, les chercheurs peuvent exploiter n'importe quel agent compatible Gym pour former et évaluer des algorithmes sur des tâches telles que des puzzles clé-portes, la récupération d'objets ou la planification hiérarchique. La conception modulaire et les dépendances minimales de gym-multigrid en font un outil idéal pour comparer de nouvelles stratégies d'IA.

NaturalAgents est une bibliothèque Python open-source conçue pour rationaliser la création et le déploiement d'agents alimentés par LLM. Elle fournit des modules pour la gestion de la mémoire, le suivi du contexte et l'intégration d'outils, permettant aux agents de stocker et de rappeler des informations lors de longues sessions. Un planificateur hiérarchique orchestre le raisonnement et les actions multi-étapes, tandis qu'un système d'extension supporte l'enregistrement de plugins personnalisés et d'appels API externes. La journalisation intégrée et les analyses permettent aux développeurs de surveiller la performance des agents et de déboguer les flux de travail. NaturalAgents supporte une exécution synchrone et asynchrone, le rendant flexible pour les cas d'utilisation interactifs et les pipelines automatisés.