jason-RL은 Jason 멀티 에이전트 프레임워크에 강화학습 계층을 추가하여, AgentSpeak BDI 에이전트가 보상 피드백을 통해 행동 선택 정책을 학습할 수 있게 합니다. Q-학습과 SARSA 알고리즘을 구현하며, 학습 매개변수(학습률, 할인 인자, 탐색 전략) 설정 지원과 학습 지표 로그 기록이 가능합니다. 에이전트 계획 내에 보상 함수를 정의하고 시뮬레이션을 수행함으로써, 개발자는 시간이 지남에 따라 에이전트의 의사결정이 향상되고 환경 변화에 적응하는 모습을 관찰할 수 있습니다.

Joypanner는 아이들의 학습 여정을 지원하기 위해 설계된 혁신적인 AI 가이드입니다. 즉각적인 답변을 제공하는 대신 후속 질문을 통해 아이들이 비판적으로 생각하도록 격려합니다. 참여가 끝나면 학습을 보충하기 위해 큐레이션된 비디오와 책을 추천합니다. 이 플랫폼은 아이들에게 독립적이고 호기심에 기반한 학습을 촉진하려는 부모와 교육자에게 훌륭한 도구입니다.