Multiagent-Prediction-Reward est un cadre orienté recherche qui intègre des modèles de prédiction et des mécanismes de distribution des récompenses pour l'apprentissage par renforcement multi-agent. Il comprend des wrappers pour l'environnement, des modules neuronaux pour prévoir les actions des pairs, et une logique de routage des récompenses personnalisable, qui s'adapte aux performances des agents. Le dépôt fournit des fichiers de configuration, scripts d'exemples et tableaux de bord d’évaluation pour exécuter des expériences sur des tâches coopératives. Les utilisateurs peuvent étendre le code pour tester de nouvelles fonctions de récompense, intégrer de nouveaux environnements et benchmarker contre des algorithmes RL multi-agent établis.

AgentMatch.AI exploite une analyse de données approfondie pour vous connecter avec les agents immobiliers les plus performants de votre secteur. Que vous achetiez ou vendiez, notre plateforme analyse des milliers d'agents et leurs performances pour vous fournir des recommandations personnalisées. Notre technologie garantit que vous êtes mis en relation avec les meilleurs professionnels capables de conclure des transactions plus rapidement et d'atteindre de meilleurs prix, vous aidant à naviguer facilement dans les complexités de l'immobilier.

CallZen est un outil d'intelligence conversationnelle avancé conçu pour transformer les interactions avec les clients. En transcrivant et en analysant les appels, les chats et les réunions, CallZen identifie les moments clés, évalue la performance des agents et fournit des insights exploitables. Les fonctionnalités comprennent l'analyse des sentiments, des audits de conformité automatisés et des analyses personnalisées. Cela permet aux entreprises d'optimiser la performance des agents, d'améliorer le service client, d'augmenter les conversions de ventes et de garantir la conformité grâce à des insights basés sur l'IA.

Easy-Agent accélère le développement d'agents IA en fournissant un cadre modulaire qui intègre les LLM avec des outils externes, le suivi de session en mémoire, et des flux d'action configurables. Les développeurs commencent par définir une série d'enveloppes d'outils exposant des API ou des exécutables, puis instancient un agent avec les stratégies de raisonnement souhaitées — telles que étape unique, chaîne de réflexion multi-étapes ou invites personnalisées. Le framework gère le contexte, invoque dynamiquement les outils en fonction de la sortie du modèle, et suit l'historique de la conversation via la mémoire de session. Il supporte l'exécution asynchrone pour les tâches parallèles et une gestion robuste des erreurs pour assurer des performances fiables de l'agent. En abstraisant l'orchestration complexe, Easy-Agent permet aux équipes de déployer des assistants intelligents pour des cas d'utilisation tels que la recherche automatisée, les bots de support client, les pipelines d'extraction de données et les assistants de planification avec une configuration minimale.