MARFTはPythonベースのLLMを対象とし、再現性のある実験と協調AIシステムの迅速なプロトタイピングを可能にします。

Tongui Agentは、会話状態を維持し、外部ツールを活用し、複数のサブエージェントを調整できるモジュール式アーキテクチャを提供します。開発者はLLMバックエンドの設定、カスタムアクションの定義、コンテキストを保存するためのメモリモジュールの追加を行います。このフレームワークには、SDK、CLI、および可観測性のためのミドルウェアフックが含まれており、WebやNode.jsアプリケーションへの統合が容易です。対応LLMにはOpenAI、Azure OpenAI、オープンソースモデルがあります。

DataEnvGymは、Gym API上に構築されたモジュール式でカスタマイズ可能な環境のコレクションを提供し、データ駆動型ドメインにおける強化学習研究を促進します。研究者やエンジニアは、データクリーニング、特徴工学、バッチスケジューリング、ストリーミング分析などのビルトインタスクから選択できます。このフレームワークは、人気のRLライブラリとのシームレスな統合、標準化されたベンチマーク指標、エージェントのパフォーマンス追跡用のロギングツールをサポートします。ユーザーは、複雑なデータパイプラインのモデル化や、現実的な制約下でのアルゴリズム評価のために環境を拡張または組み合わせることが可能です。