Pigは、AI技術を活用してWindowsアプリケーションの複雑なワークフローの作成を簡素化するために設計された自動化プラットフォームです。コーディングなしでワークフローをプロトタイプするためのチャットベースのインターフェイスを提供し、高度な自動化ニーズに対応するためのSDKを提供します。Pigを使用すると、ユーザーは機械制御を統合し、エージェントAPIを使用してエージェントを構築し、クリック、タイプ、スクリーンショットの機能など、幅広いツールを利用できます。Pigは、人間の監視とシームレスに統合された自動化が必要な操作に最適であり、重要な操作を効率的に管理できるようにします。

MARO（Multi-Agent Resource Optimization）は、サプライチェーン、ロジスティクス、リソース管理シナリオにおいてマルチエージェント強化学習エージェントの開発と評価をサポートするPythonベースのフレームワークです。インベントリ管理、トラックスケジューリング、クロスドッキング、コンテナレンタル等の環境テンプレートを含みます。MAROは統一されたエージェントAPI、実験記録用のビルトイントラッカー、大規模訓練のための並列シミュレーション機能、性能分析用の可視化ツールを提供します。モジュール式で拡張性があり、一般的なRLライブラリと連携可能で、再現性のある研究とAI駆動の最適化ソリューションの迅速なプロトタイピングを実現します。

マルチエージェントコーディネーションは、AIエージェントを定義し、中央のコーディネーターに登録し、共同問題解決のためにタスクをディスパッチする軽量APIを提供します。メッセージルーティング、並列制御、結果集約を処理します。開発者はカスタムエージェント動作をプラグインし、通信チャネルを拡張し、ビルトインのロギングやフックを通じてやり取りを監視できます。このフレームワークは、各エージェントがサブタスクを専門とし、コーディネーターが円滑な協力を保証する分散型AIワークフローの開発を容易にします。