L'environnement de recherche coopérative fournit un environnement d'apprentissage par renforcement multi-agent flexible et compatible gym, adapté aux tâches de recherche coopérative dans des espaces en grille discrète et en espace continu. Les agents fonctionnent sous observabilité partielle et peuvent partager des informations en fonction de topologies de communication personnalisables. Le cadre supporte des scénarios prédéfinis tels que recherche et sauvetage, suivi de cibles dynamiques, et cartographie collaborative, avec des API pour définir des environnements et des structures de récompense personnalisés. Il s'intègre parfaitement avec des bibliothèques RL populaires comme Stable Baselines3 et Ray RLlib, inclut des utilitaires de journalisation pour l’analyse des performances, et offre des outils de visualisation en temps réel. Les chercheurs peuvent ajuster la taille de la grille, le nombre d'agents, la portée des capteurs et les mécanismes de partage des récompenses pour évaluer efficacement les stratégies de coordination et benchmarker de nouveaux algorithmes.

CozyUp AI sert d'agent de mise en réseau intelligent qui aide les individus à prendre de meilleures décisions en les connectant à des pairs partageant les mêmes idées. En utilisant des algorithmes avancés, il analyse les préférences et les intérêts des utilisateurs pour créer des suggestions personnalisées pour la collaboration et le partage d'informations. En tirant parti de cette IA, les utilisateurs peuvent découvrir des partenaires potentiels, rassembler des perspectives diverses et améliorer leurs processus de décision, favorisant ainsi une communauté plus éclairée.