OpenSpiel est un cadre de recherche qui fournit une large gamme d'environnements (de jeux simples sur matrice à des jeux de plateau complexes comme Échecs, Go et Poker) et implémente divers algorithmes d'apprentissage par renforcement et de recherche (ex. itération de valeur, méthodes de gradient de politique, MCTS). Son noyau modulaire en C++ et ses liaisons Python permettent aux utilisateurs d'intégrer des algorithmes personnalisés, de définir de nouveaux jeux et de comparer les performances sur des benchmarks standards. Conçu pour l’extensibilité, il supporte des scénarios à un ou plusieurs agents, permettant d’étudier des stratégies coopératives et compétitives. Les chercheurs utilisent OpenSpiel pour prototyper rapidement des algorithmes, réaliser des expériences à grande échelle et partager du code reproductible.

L'agent AI de Pega intègre des algorithmes d'apprentissage machine avancés pour rationaliser les processus de service client. Il peut répondre de manière autonome aux demandes des clients, analyser les données des utilisateurs et fournir des solutions sur mesure, réduisant ainsi les temps d'attente et améliorant la qualité globale du service. Cet agent AI apprend également des interactions passées pour améliorer continuellement ses performances et sa précision, permettant aux entreprises d'élargir leurs opérations tout en maintenant des niveaux élevés de satisfaction client.