Jason-RL ajoute une couche d'apprentissage par renforcement au cadre multi-agent Jason, permettant aux agents AgentSpeak BDI d'apprendre des politiques de sélection d'actions via le feedback de récompense. Elle met en œuvre les algorithmes Q-learning et SARSA, supporte la configuration des paramètres d'apprentissage (taux d'apprentissage, facteur d'actualisation, stratégie d'exploration) et enregistre les métriques d'entraînement. En définissant des fonctions de récompense dans les plans d'agents et en exécutant des simulations, les développeurs peuvent observer l'amélioration des prises de décision des agents au fil du temps, s'adaptant à des environnements changeants sans coder manuellement les politiques.

NobleAI s'appuie sur des algorithmes avancés pour automatiser des tâches complexes de prise de décision, permettant aux utilisateurs d'analyser efficacement les données, de générer des rapports et d'optimiser les flux de travail. L'IA facilite la collaboration fluide au sein des équipes en fournissant des informations et des recommandations en temps réel adaptées aux besoins spécifiques des entreprises. Avec son interface conviviale, NobleAI permet aux utilisateurs d'exploiter tout le potentiel de leurs données, garantissant que des décisions éclairées sont prises rapidement et avec précision.