simple_rl est une bibliothèque Python minimaliste conçue pour rationaliser la recherche et l'éducation en apprentissage par renforcement. Elle offre une API cohérente pour définir des environnements et des agents, avec un support intégré pour les paradigmes RL courants comme Q-learning, Monte Carlo et les algorithmes de programmation dynamique tels que l'itération de valeur et de politique. Le cadre comprend des environnements d'exemple tels que GridWorld, MountainCar et Multi-Armed Bandits, facilitant l'expérimentation pratique. Les utilisateurs peuvent étendre les classes de base pour implémenter des environnements ou agents personnalisés, tandis que des fonctions utilitaires gèrent la journalisation, le suivi des performances et l'évaluation des politiques. La légèreté de simple_rl et la clarté du code en font un outil idéal pour le prototypage rapide, l'enseignement des fondamentaux du RL, et le benchmarking de nouveaux algorithmes dans un environnement reproductible et facile à comprendre.

negotiation_agent fournit une boîte à outils modulaire pour construire des bots de négociation autonomes alimentés par des modèles de type GPT. Les développeurs peuvent spécifier des scénarios de négociation en définissant des éléments, des préférences et des fonctions d’utilité pour modéliser les objectifs de l’agent. Le cadre inclut des modèles d’agent prédéfinis et permet l’intégration de stratégies personnalisées, comprenant la génération d’offres, l’évaluation des contre-offres, les décisions d’acceptation et la clôture des accords. Il gère les flux de dialogue en utilisant des protocoles standardisés, supporte des simulations en lot pour des expériences de style tournoi, et calcule des métriques de performance telles que le taux d’accord, les gains d’utilité et les scores d’équité. L’architecture ouverte facilite l’échange des backends LLM sous-jacents et l'extension de la logique des agents à travers des plugins. Avec negotiation_agent, les équipes peuvent rapidement prototyper et évaluer des solutions de négociation automatisée dans le commerce électronique, la recherche et l’éducation.