L'agent Data Analysis LLM est un package Python auto-hébergé qui s'intègre à OpenAI et à d'autres API de grands modèles linguistiques pour automatiser les flux de travail d'exploration de données de bout en bout. En fournissant un jeu de données (CSV, JSON, Excel ou connexion à une base de données), l'agent génère du code pour le nettoyage, la création de features, la visualisation exploratoire (histogrammes, nuages de points, matrices de corrélation) et les résumés statistiques. Il interprète les questions en langage naturel pour exécuter dynamiquement des analyses, mettre à jour les visuels et produire des rapports narratifs. Les utilisateurs bénéficient de scripts Python reproductibles ainsi que d'une interaction conversationnelle, permettant aux programmeurs et non-programmeurs de tirer efficacement des insights en conformité.

Le LangChain AI Scientist V2 exploite de grands modèles de langage et le cadre d'agents de LangChain pour aider les chercheurs à chaque étape du processus scientifique. Il ingère des articles académiques pour les revues de littérature, génère de nouvelles hypothèses, esquisse des protocoles expérimentaux, rédige des rapports de laboratoire et produit du code pour l'analyse de données. Les utilisateurs interagissent via CLI ou carnet, en personnalisant les tâches via des modèles de prompt et des réglages de configuration. En orchestrant des chaînes de raisonnement multi-étapes, il accélère la découverte, réduit la charge de travail manuelle et garantit des résultats reproductibles.

MARFT est un LLM basé sur Python, permettant des expériences reproductibles et la prototypage rapide de systèmes IA collaboratifs.

MARO (Multi-Agent Resource Optimization) est un cadre basé sur Python conçu pour soutenir le développement et l'évaluation d'agents d'apprentissage par renforcement multi-agent dans des scénarios de chaîne d'approvisionnement, de logistique et de gestion des ressources. Il inclut des modèles pour la gestion des inventaires, la planification des camions, le cross-docking, la location de conteneurs, et plus encore. MARO offre une API d'agent unifiée, des trackers intégrés pour la journalisation des expériences, des capacités de simulation parallèle pour des entraînements à grande échelle et des outils de visualisation pour l'analyse de la performance. La plateforme est modulaire, extensible et s'intègre aux bibliothèques RL populaires, permettant une recherche reproductible et une prototypage rapide de solutions d'optimisation pilotées par l'IA.

La bibliothèque multi-agents d'apprentissage par renforcement d'alaamoheb est une ressource complète open-source conçue pour faciliter le développement, l'entraînement et l'évaluation de plusieurs agents opérant dans des environnements partagés. Elle comprend des implémentations modulaires d'algorithmes basés sur la valeur et la politique, tels que DQN, PPO, MADDPG, et plus encore. Le dépôt supporte l'intégration avec OpenAI Gym, Unity ML-Agents et le StarCraft Multi-Agent Challenge, permettant aux utilisateurs d’expérimenter à la fois dans des scénarios de recherche et inspirés de cas réels. Avec des configurations d'expériences YAML, des utilitaires de journalisation et des outils de visualisation, les praticiens peuvent suivre les courbes d'apprentissage, ajuster les hyperparamètres et comparer différents algorithmes. Ce cadre accélère les expérimentations dans des tâches multi-agents coopératives, compétitives ou mixtes, facilitant la recherche reproductible et le benchmarking.

Multi-Agent AI Researcher offre un cadre modulaire et extensible où les utilisateurs peuvent configurer et déployer plusieurs agents IA pour traiter conjointement des questions scientifiques complexes. Il inclut un agent de génération d'hypothèses proposant des orientations de recherche basées sur une analyse de littérature, un agent de simulation d'expériences modélisant et testant des hypothèses, un agent d'analyse de données traitant les résultats des simulations, et un agent de rédaction compilant les conclusions dans des documents de recherche structurés. Avec le support de plugins, les utilisateurs peuvent intégrer des modèles et des sources de données personnalisés. Le orchestrateur gère les interactions des agents, en consignant chaque étape pour la traçabilité. Idéal pour automatiser des tâches répétitives et accélérer les flux de travail R&D, il garantit la reproductibilité et la scalabilité dans divers domaines de recherche.

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.

Les agents d'apprentissage par renforcement pour les jeux PettingZoo sont une bibliothèque en Python qui propose des algorithmes prêts à l'emploi DQN, PPO et A2C pour l'apprentissage par renforcement multi-agent dans les environnements PettingZoo. Elle comprend des scripts standardisés pour l'entraînement et l'évaluation, des hyperparamètres configurables, une journalisation intégrée dans TensorBoard et prend en charge à la fois les jeux compétitifs et coopératifs. Les chercheurs et développeurs peuvent cloner le dépôt, ajuster les paramètres de l'environnement et de l'algorithme, exécuter des sessions d'entraînement et visualiser les métriques pour accélérer leur développement et comparer leurs expériences en RL multi-agent.

MAGAIL implémente une extension multi-agent de l'apprentissage par imitation adversariale générative, permettant à des groupes d'agents d'apprendre des comportements coordonnés à partir de démonstrations d'experts. Construit en Python avec support pour PyTorch (ou variantes TensorFlow), MAGAIL se compose de modules de politiques (générateur) et de discriminateurs, entraînés en boucle antagoniste. Les agents génèrent des trajectoires dans des environnements tels que OpenAI Multi-Agent Particle Environment ou PettingZoo, que le discriminateur utilise pour évaluer leur authenticité par rapport aux données d'experts. Par des mises à jour itératives, les réseaux de politiques convergent vers des stratégies proches de celles des experts sans fonctions de récompense explicites. La conception modulaire de MAGAIL permet de personnaliser les architectures de réseau, l’ingestion de données d’experts, l’intégration avec l’environnement et les hyperparamètres d'entraînement. De plus, la journalisation intégrée et la visualisation avec TensorBoard facilitent la surveillance et l’analyse des progrès d'apprentissage multi-agent et des comparateurs de performance.