FileMarket AI sert de plateforme multifacette conçue pour optimiser le cycle de vie des ensembles de données utilisés dans la formation de l'intelligence artificielle. Elle utilise un mélange d'expertise humaine et d'agents d'IA avancés pour collecter, valider et étiqueter des données de haute qualité. En utilisant une approche multichain, elle prend en charge diverses technologies blockchain, améliorant la sécurité et la transparence des données. Les utilisateurs peuvent participer à un marché décentralisé pour monétiser leurs contributions de données, favorisant ainsi une économie de données durable orientée vers les avancées de l'IA. La plateforme prend en charge une large gamme de types de données et de tâches, garantissant une flexibilité pour ses utilisateurs.

Tongui Agent fournit une architecture modulaire pour créer des agents IA capables de maintenir l'état de la conversation, d'utiliser des outils externes et de coordonner plusieurs sous-agents. Les développeurs configurent les backends LLM, définissent des actions personnalisées et attachent des modules de mémoire pour stocker le contexte. Le framework inclut un SDK, une CLI et des hooks middleware pour l'observabilité, facilitant ainsi l'intégration dans des applications web ou Node.js. Les LLMs pris en charge incluent OpenAI, Azure OpenAI et des modèles open-source.

DataEnvGym offre une collection d'environnements modulaires et personnalisables construits sur l'API Gym pour faciliter la recherche en apprentissage par renforcement dans les domaines axés sur les données. Les chercheurs et les ingénieurs peuvent sélectionner parmi des tâches intégrées telles que le nettoyage de données, l'ingénierie des caractéristiques, la planification par lots et l'analytique en streaming. Le cadre prend en charge une intégration transparente avec les bibliothèques RL populaires, des métriques de benchmark standardisées et des outils de journalisation pour suivre la performance des agents. Les utilisateurs peuvent étendre ou combiner des environnements pour modéliser des pipelines de données complexes et évaluer des algorithmes dans des contraintes réalistes.