Divine Agent est une plateforme d'agents IA complète qui simplifie la conception, le développement et le déploiement de travailleurs numériques autonomes. Grâce à son constructeur de flux de travail visuel intuitif, les utilisateurs peuvent définir le comportement de l'agent sous forme d'une séquence de nœuds, se connecter à n'importe quelle API REST ou GraphQL et choisir parmi des LLM supportés comme OpenAI et Google PaLM. Le module de mémoire intégré conserve le contexte entre les sessions, tandis que les analyses en temps réel suivent l'utilisation, la performance et les erreurs. Après tests, les agents peuvent être déployés en tant que points de terminaison HTTP ou intégrés avec des canaux comme Slack, email et applications personnalisées, permettant une automatisation rapide du support client, des ventes et des tâches de connaissance.

Selective Reincarnation introduit un mécanisme d'entraînement basé sur une population dynamique, adapté au renforcement multi-agent. La performance de chaque agent est régulièrement évaluée par rapport à des seuils prédéfinis. Lorsqu'un agent tombe en dessous de la performance de ses pairs, ses poids sont réinitialisés à ceux de l'agent actuel le mieux performant, le réincarnant ainsi avec des comportements éprouvés. Cette approche maintient la diversité en ne réinitialisant que les agents sous-performants, minimisant ainsi les resets destructeurs tout en orientant l'exploration vers des politiques à haute récompense. En permettant une héritage ciblé des paramètres du réseau neuronal, la pipeline réduit la variance et accélère la convergence dans des environnements multi-agent coopératifs ou compétitifs. Compatible avec tout algorithme MARL basé sur la gradient de politique, l'implémentation s'intègre parfaitement dans les workflows basés sur PyTorch et inclut des hyperparamètres configurables pour la fréquence d'évaluation, les critères de sélection et le réglage de la stratégie de reset.