AutoML-Agentは、知能的なエージェントインターフェースを通じて機械学習のライフサイクルのあらゆる段階を調整する、多目的なPythonベースのフレームワークです。自動化されたデータ取り込みから始まり、探索的分析、欠損値処理、特徴量エンジニアリングを設定可能なパイプラインで実行します。次に、LLMを活用したモデルアーキテクチャの検索やハイパーパラメータの最適化を行い、最適な構成を提案します。その後、エージェントは並列で実験を実行し、パフォーマンスを比較するためのメトリクスやビジュアライゼーションを追跡します。最良のモデルが特定されると、AutoML-AgentはDockerコンテナや一般的なMLOpsプラットフォームと互換性のあるクラウドネイティブアーティファクトの生成による展開を合理化します。ユーザーはプラグインモジュールを使ってワークフローをカスタマイズし、モデルのドリフトを追跡してロバストで効率的、再現可能なAIソリューションを本番環境で提供できます。

デイリー・スパイラルは、ユーザーがタスクを効果的に管理するのを助けるために設計された革新的な生産性ツールで、そのプロセスを楽しいゲームに変えます。ユーザーがポジティブなタスクとネガティブなタスクの両方を記録できるようにし、ソフトウェアは各完了したタスクの影響に基づいて-10から10の範囲でスコアを割り当てます。毎朝、日々のポイントがリセットされ、新たなスタートが得られます。プレミアムユーザーは、タスクのカスタマイズやサポートのための専用コミュニティへのアクセスなど、先進的な機能を利用できます。

Open Agent Leaderboardは、オープンソースのAIエージェントの評価パイプラインを提供します。推論、計画、質問応答、ツール使用をカバーする厳選されたタスク群、自動実行可能なハーネス、成功率、実行時間、リソース消費などのパフォーマンス指標を収集するスクリプトを備えています。結果は集約され、フィルターやチャート、履歴比較が可能なウェブベースのリーダーボードに表示されます。Dockerによる再現性のある設定、人気のエージェントアーキテクチャ向けの統合テンプレート、拡張可能な構成により、新しいタスクや指標を容易に追加できます。