Mean-Field MARL offre un cadre Python robuste pour l'implémentation et l’évaluation des algorithmes d'apprentissage par renforcement multi-agent à champ moyen. Il approxime les interactions à grande échelle en modélisant l'effet moyen des agents voisins via Q-learning par champ moyen. La bibliothèque comprend des wrappers d’environnement, des modules de politique d’agent, des boucles d’entraînement, et des métriques d’évaluation, permettant un entraînement scalable sur des centaines d’agents. Basé sur PyTorch pour l’accélération GPU, il supporte des environnements personnalisables comme Particle World et Gridworld. La conception modulaire facilite l’extension avec de nouveaux algorithmes, tandis que les outils intégrés de journalisation et de visualisation Matplotlib permettent de suivre les récompenses, les courbes de perte, et les distributions par champ moyen. Des scripts d’exemple et la documentation guident l’utilisateur à travers la configuration, l’expérimentation, et l’analyse des résultats, idéal pour la recherche et le prototypage de systèmes multi-agents à grande échelle.

Team Coordination est une bibliothèque Python légère conçue pour simplifier l'orchestration de plusieurs agents IA travaillant ensemble sur des tâches complexes. En définissant des rôles d'agents spécialisés—tels que planificateurs, exécutants, évaluateurs ou communicateurs—les utilisateurs peuvent décomposer un objectif global en sous-tâches gérables, les déléguer à des agents individuels et faciliter une communication structurée entre eux. Le framework gère l'exécution asynchrone, le routage des protocoles et l'agrégation des résultats, permettant à des équipes d'agents IA de collaborer efficacement. Son système de plugins supporte l'intégration avec des LLM populaires, des API et une logique personnalisée, idéal pour des applications dans le service client automatisé, la recherche, le jeu AI et les pipelines de traitement de données. Avec des abstractions claires et des composants extensibles, Team Coordination accélère le développement de workflows multi-agents évolutifs.

Trinity-RFT (Retrieval Fine-Tuning) est un cadre open-source unifié conçu pour améliorer la précision et l'efficacité du modèle en combinant flux de travail de récupération et de fine-tuning. Les utilisateurs peuvent préparer un corpus, construire un index de récupération et insérer le contexte récupéré directement dans les boucles d'entraînement. Il supporte la récupération multimodale pour le texte, les images et la vidéo, s'intègre avec des magasins vectoriels populaires, et propose des métriques d'évaluation ainsi que des scripts de déploiement pour un prototypage rapide et un déploiement en production.

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