AutoDRIVE Cooperative MARL est un cadre open-source conçu pour entraîner et déployer des politiques d'apprentissage par renforcement multi-agent coopératif (MARL) pour des tâches de conduite autonome. Il s'intègre avec des simulateurs réalistes pour modéliser des scénarios de trafic tels que les intersections, le convoi sur autoroute et la fusion. Le cadre implémente une formation centralisée avec une exécution décentralisée, permettant aux véhicules d'apprendre des politiques partagées pour maximiser l'efficacité et la sécurité globales du trafic. Les utilisateurs peuvent configurer les paramètres de l’environnement, choisir parmi des algorithmes MARL de base, visualiser la progression de l'apprentissage et évaluer la coordination des agents.

kilobees est une plateforme d'orchestration multi-agent complète construite en Python, qui simplifie le développement de flux de travail IA complexes. Les développeurs peuvent définir des agents individuels avec des rôles spécialisés, tels que l'extraction de données, le traitement du langage naturel, l'intégration d'API ou la logique de décision. kilobees gère automatiquement la messagerie inter-agent, les files d’attente de tâches, la récupération d’erreur et l’équilibrage de charge à travers des threads d'exécution ou des nœuds distribués. Son architecture plugin supporte des modèles de prompts personnalisés, des tableaux de bord de surveillance de la performance et des intégrations avec des services externes tels que bases de données, API web ou fonctions cloud. En abstraisant les défis communs de la coordination multi-agent, kilobees accélère le prototypage, les tests et le déploiement de systèmes IA sophistiqués nécessitant interactions collaboratives, exécution parallèle et extensibilité modulaire.