Zolak est une plateforme de commerce visuel avancée conçue pour améliorer l'expérience du commerce de meubles en ligne. En fournissant des outils comme Zolak Studio, Showroom et Configurator, elle permet aux utilisateurs de créer des expériences d'achat immersives et interactives. Les utilisateurs peuvent visualiser, configurer et présenter des meubles grâce à un rendu 3D de haute qualité, augmentant ainsi considérablement l'engagement des clients et les taux de conversion. La plateforme rationalise le processus de personnalisation à l'achat, facilitant la présentation des produits par les détaillants de meubles en ligne sous leur meilleur jour et répondant aux préférences des clients spécifiques.

CrewAI-Learning est une bibliothèque open-source conçue pour simplifier les projets d'apprentissage par renforcement multi-agent. Elle offre des structures d'environnements, des définitions modulaires d'agents, des fonctions de récompense personnalisables, et une suite d'algorithmes intégrés comme DQN, PPO, et A3C adaptés aux tâches collaboratives. Les utilisateurs peuvent définir des scénarios, gérer les boucles de formation, enregistrer les métriques et visualiser les résultats. Le framework supporte la configuration dynamique des équipes d'agents et les stratégies de partage de récompense, rendant facile le prototypage, l'évaluation et l'optimisation de solutions IA coopératives dans divers domaines.

Lekko est un puissant outil de configuration dynamique qui améliore la gestion des logiciels en permettant des ajustements du code à l'exécution. Les développeurs peuvent configurer des fonctions dynamiques dans leurs applications, permettant des changements en temps réel sans interrompre l'expérience utilisateur ou nécessiter des redéploiements de code. En se concentrant à la fois sur le front-end et le back-end, Lekko fusionne la gestion de configuration et les processus de développement, favorisant l'efficacité et minimisant les risques associés aux mises à jour. Il incorpore des fonctionnalités au-delà des indicateurs de fonctionnalités traditionnels, faisant de lui un atout vital pour toute équipe d'ingénierie souhaitant optimiser son flux de travail.

Le module Java Action Linearprogram fournit une action spécialisée pour le cadre LightJason qui permet aux agents de modéliser et de résoudre des tâches d'optimisation linéaire. Les utilisateurs peuvent configurer des coefficients d'objectif, ajouter des contraintes d'égalité et d'inégalité, sélectionner des méthodes de résolution, et exécuter le solveur dans un cycle de raisonnement de l'agent. Une fois exécutée, l'action retourne les valeurs optimisées des variables et le score de l'objectif que les agents peuvent utiliser pour la planification ou l'exécution ultérieure. Cette composante plug-and-play abstrait la complexité du solveur tout en conservant un contrôle total sur la définition du problème via des interfaces Java.