Plan Agent with Meta-Agentは层状のAIエージェントアーキテクチャを提供します。Plan Agentは高レベルの目標を達成するための構造化された戦略を生成し、一方Meta-Agentは実行を監督し、リアルタイムで計画を調整し、サブタスクを専門のサブエージェントに委任します。プラグアンドプレイのツールコネクタ（例：Web API、データベース）、永続的なメモリによるコンテキスト保持、パフォーマンス分析のための設定可能なロギングを備えています。ユーザーは、データ処理からコンテンツ生成、意思決定支援まで、多様な自動化シナリオに合わせてカスタムモジュールを拡張できます。

defaultmodeAGENTは、マルチステップワークフローを自律的に実行するインテリジェントエージェントの作成を簡素化するPythonベースのフレームワークです。適応的な探索と利用の戦略であるデフォルトモード計画を特徴とし、カスタムツールやAPIのシームレスな統合を実現します。エージェントは会話メモリを保持し、動的なプロンプトサポートやデバッグのためのロギングも備えています。OpenAIのAPI上に構築されており、データ抽出、リサーチ、タスク自動化のためのアシスタントの迅速なプロトタイピングを可能にします。

TimeHeroは、ユーザーが日々のタスクを効率的に計画し、整理するのを支援するスマートなワーク管理ツールです。人工知能を活用することで、TimeHeroは会議や締切などの既存のコミットメントに基づいてタスクを賢くスケジュールし、あなたの時間を最適に活用します。このプラットフォームは使いやすく、他のツールとシームレスに統合され、ワークロードの統一されたビューを実現します。タスクの優先順位付け、定期的なタスク、適応的な計画などの機能を備えており、ユーザーはワークフローを容易に管理し、生産性を最大化できます。これはチームや組織にとって貴重な資産です。

DEf-MARL（分散型実行フレームワーク）は、中央コントローラーなしで協調エージェントを実行・訓練する堅牢なインフラを提供します。ピアツーピア通信プロトコルを活用してエージェント間でポリシーや観測情報を共有し、ローカルなインタラクションを通じて協調を実現します。このフレームワークは、PyTorchやTensorFlowなどの一般的なRLツールキットとシームレスに連携し、カスタマイズ可能な環境ラッパー、分散ロールアウト収集、および勾配同期モジュールを提供します。ユーザーはエージェント固有の観測空間、報酬関数、および通信トポロジーを定義可能です。DEf-MARLは動的なエージェントの追加・削除をサポートし、重要な状態をノード間で複製することでフォールトトレランスを確保し、探索と利用のバランスをとるための適応的な通信スケジューリングも行います。環境のシミュレーションの並列化と中央のボトルネック削減によりトレーニングを加速し、大規模なMARL研究や産業シミュレーションに適しています。

モリーは、あなたのパーソナルアシスタントとして機能する高度なAIエージェントです。タスクを整理し、リマインダーを設定し、会議を促進することで、スケジュールを管理するのを手伝います。スマートな自然言語処理により、モリーと会話形式でコミュニケーションをとることができ、タスクの委任や更新の受信が容易になります。たとえ遅れたり会議を再スケジュールする必要があっても、モリーはあなたのニーズに適応し、生産性を保つようにします。