gym-llm étend l’écosystème OpenAI Gym aux grands modèles linguistiques en définissant des environnements textuels où les agents LLM interagissent via des invites et des actions. Chaque environnement suit les conventions step, reset, et render de Gym, émettant des observations sous forme de texte et acceptant des réponses générées par le modèle comme actions. Les développeurs peuvent créer des tâches personnalisées en spécifiant des modèles d’invite, des calculs de récompense et des conditions de fin, permettant des benchmarks avancés en prise de décision et en conversation. L’intégration avec des librairies RL populaires, des outils de journalisation, et des métriques d’évaluation configurables facilite des expérimentations de bout en bout. Que ce soit pour évaluer la capacité d’un LLM à résoudre des puzzles, gérer des dialogues ou naviguer dans des tâches structurées, gym-llm fournit un cadre standardisé et reproductible pour la recherche et le développement d’agents linguistiques avancés.

Mission Squad est un agent alimenté par l'IA qui se concentre sur la gestion des missions, permettant aux utilisateurs de concevoir, attribuer et suivre des missions personnalisées. Il utilise des algorithmes intelligents pour évaluer les préférences et les niveaux d'engagement des utilisateurs, garantissant une expérience sur mesure. Les utilisateurs peuvent créer des objectifs spécifiques, définir des rappels et suivre leurs progrès, le tout rationalisé sur une seule plateforme. L'IA apprend continuellement des interactions des utilisateurs, améliorant la personnalisation des missions au fil du temps pour mieux répondre aux besoins individuels.

WorFBench est un cadre complet open-source conçu pour évaluer les capacités des agents IA construits sur de grands modèles linguistiques. Il offre une large gamme de tâches — de la planification d’itinéraire à la génération de code — chacune avec des objectifs et des métriques d’évaluation clairement définis. Les utilisateurs peuvent configurer des stratégies d’agents personnalisées, intégrer des outils externes via des APIs standardisées et exécuter des évaluations automatisées enregistrant la performance en décomposition, profondeur de planification, précision de l’appel aux outils, et qualité du résultat final. Les tableaux de bord de visualisation intégrés permettent de suivre le parcours décisionnel de chaque agent, facilitant l’identification des forces et faiblesses. La conception modulaire de WorFBench permet une extension rapide avec de nouvelles tâches ou modèles, favorisant la recherche reproductible et les études comparatives.