jason-RLは、Jasonのマルチエージェントフレームワークに強化学習層を追加し、AgentSpeak BDIエージェントが報酬フィードバックを通じて行動選択ポリシーを学習できるようにします。Q学習とSARSAのアルゴリズムを実装し、学習パラメータ（学習率、割引ファクター、探索戦略）の設定をサポートし、トレーニングの指標をログに記録します。エージェントの計画で報酬関数を定義し、シミュレーションを実行することで、開発者はエージェントが時間とともに意思決定を改善し、環境の変化に適応する様子を観察できます。

CamelAGIは、自律型AIエージェントの作成を簡素化するためのオープンソースフレームワークです。カスタムツール用のプラグインアーキテクチャ、コンテキスト持続性のための長期記憶の統合、GPT-4やLlama 2などの複数の大規模言語モデルへの対応を特徴としています。明示的な計画と実行モジュールを通じて、エージェントはタスクを分解し、外部APIを呼び出し、時間とともに適応できます。CamelAGIの拡張性とコミュニティ主導のアプローチにより、研究プロトタイプから本番システム、教育プロジェクトまで幅広く適用可能です。