Aeiva est une plateforme orientée développeur qui permet de créer, déployer et évaluer des agents AI autonomes dans des environnements de simulation flexibles. Elle dispose d'un moteur basé sur des plugins pour la définition de l'environnement, d'API intuitives pour personnaliser les boucles de décision des agents, et de la collecte de métriques intégrée pour l'analyse de performance. Le framework supporte l'intégration avec OpenAI Gym, PyTorch et TensorFlow, ainsi qu'une interface web en temps réel pour la surveillance des simulations en direct. Les outils de benchmarking d'Aeiva permettent d'organiser des tournois d'agents, d'enregistrer les résultats et de visualiser le comportement des agents pour affiner les stratégies et accélérer la recherche en IA multi-agents.
Fonctionnalités principales de Aeiva
API modulaire pour environnement et agents
Intégration avec OpenAI Gym, PyTorch, TensorFlow
Tableau de bord web en temps réel pour la visualisation
Outils intégrés de benchmark en tournoi
Architecture de plugins extensible
Collecte et journalisation automatisée des métriques
Avantages et inconvénients de Aeiva
Inconvénients
Certaines fonctionnalités et capacités sont encore marquées comme 'à mettre à jour', indiquant un développement en cours
Pas de détails disponibles sur les tarifs directs ou les offres commerciales
Absence de présence mobile ou sur les magasins d'applications
Avantages
Prend en charge le traitement d'entrée multimodal (texte, image, audio, vidéo)
Se concentre sur l'augmentation de l'intelligence humaine
Met l'accent sur la sécurité, la contrôlabilité et l'interprétabilité dans l'IA
Open source sous licence Apache 2.0
Vise à accélérer la découverte scientifique dans des domaines spécialisés
Prend en charge la communauté d'IA multi-agent et les sociétés d'IA auto-évolutives
Un environnement d'apprentissage par renforcement multi-agents simulant des robots aspirateurs collaborant à naviguer et nettoyer des scénarios dynamiques sur grille.
VacuumWorld est une plateforme de simulation open-source conçue pour faciliter le développement et l'évaluation d'algorithmes d'apprentissage par renforcement multi-agents. Elle fournit des environnements basés sur une grille où des agents aspirateurs virtuels opèrent pour détecter et éliminer la saleté dans différents agencements personnalisables. Les utilisateurs peuvent ajuster des paramètres tels que la taille de la grille, la distribution de la saleté, le bruit de mouvement stochastique et les structures de récompense pour modéliser divers scénarios. Le cadre inclut un support intégré pour les protocoles de communication entre agents, des tableaux de visualisation en temps réel et des utilitaires de journalisation pour le suivi des performances. Avec des API Python simples, les chercheurs peuvent rapidement intégrer leurs algorithmes RL, comparer des stratégies coopératives ou compétitives, et réaliser des expériences reproductibles, rendant VacuumWorld idéal pour la recherche académique et l'enseignement.