Dino Reinforcement Learningは、強化学習を通じてChromeの恐竜ゲームをプレイするAIエージェントの訓練に必要なツールキットを提供します。Seleniumを介してヘッドレスChromeインスタンスと連携し、リアルタイムのゲームフレームをキャプチャして深層Qネットワークの入力に最適化された状態表現に処理します。フレームリプレイ、イプシロン貪欲探索、畳み込みニューラルネットワークモデル、カスタマイズ可能なハイパーパラメータを持つトレーニングループなどのモジュールが含まれます。トレーニング進行状況はコンソールログで確認でき、チェックポイントを保存して後で評価できます。トレーニング後、エージェントは自律的にライブゲームをプレイしたり、異なるモデルアーキテクチャと比較評価したりできます。モジュール設計により、異なるRLアルゴリズムへの置き換えも容易です。

RAGENTは、多様なツールやデータソースと連携できる自律型AIエージェントの作成を目的としています。内部的には、検索強化生成を用いてローカルファイルや外部ソースから関連するコンテキストを取得し、その後OpenAIモデルを介して応答を生成します。開発者は、Web検索、Seleniumを用いたブラウザ自動化、ファイルの読み書き、安全なサンドボックス内でのコード実行、画像テキスト抽出用のOCRなどのツールを組み込むことができます。フレームワークは会話のメモリを管理し、ツールの調整とカスタムプロンプトテンプレートをサポートします。RAGENTを使えば、ドキュメントQA、研究自動化、コンテンツ要約、エンドツーエンドのワークフロー自動化をPython環境内で迅速に試作できます。