Dino Reinforcement Learning offre une boîte à outils complète pour entraîner un agent IA à jouer au jeu de dinosaure de Chrome via reinforcement learning. En s'intégrant avec une instance Chrome sans interface via Selenium, il capture en temps réel les frames du jeu et les traite en représentations d'état optimisées pour les entrées du réseau Q profond. Le framework comprend des modules pour la mémoire de rejouement, l'exploration epsilon-greedy, des modèles de réseaux neuronaux convolutifs, et des boucles d'entraînement avec des hyperparamètres personnalisables. Les utilisateurs peuvent suivre la progression de l'entraînement via des logs en console et sauvegarder des checkpoints pour une évaluation ultérieure. Après l'entraînement, l'agent peut être déployé pour jouer en direct de manière autonome ou être testé contre différentes architectures de modèles. Son design modulaire permet une substitution facile des algorithmes RL, faisant de cette plateforme un environnement de experimentation flexible.

RAGENT est conçu pour créer des agents IA autonomes pouvant interagir avec divers outils et sources de données. En coulisses, il utilise la génération augmentée par récupération pour obtenir du contexte pertinent à partir de fichiers locaux ou de sources externes, puis compose des réponses via des modèles OpenAI. Les développeurs peuvent ajouter des outils pour recherche web, automatisation du navigateur avec Selenium, opérations de lecture/écriture de fichiers, execution de code dans des sandbox sécurisés, et OCR pour l'extraction de texte d'images. Le framework gère la mémoire de conversation, orchestre les outils et supporte des modèles de prompts personnalisés. Avec RAGENT, les équipes peuvent rapidement prototyper des agents intelligents pour Q&A, automatisation de recherche, résumé de contenu et automatisation de flux de travail de bout en bout, tout dans un environnement Python.