확장 가능한 MADDPG는 연구 중심의 다중 에이전트 강화 학습 프레임워크로, MADDPG 알고리즘의 확장 가능한 구현을 제공하며, 훈련 중 중앙 집중식 크리틱과 실행 시 독립적 액터를 특징으로 하여 안정성과 효율성을 도모합니다. 이 라이브러리에는 사용자 정의 환경 정의, 네트워크 아키텍처 구성, 하이퍼파라미터 조정용 파이썬 스크립트가 포함되어 있으며, 사용자들은 병렬로 여러 에이전트를 훈련하고, 지표를 모니터링하며, 학습 곡선을 시각화할 수 있습니다. 또한 OpenAI Gym과 유사한 환경과 GPU 가속(TensorFlow 지원)을 지원하며, 모듈형 구성요소를 통해 협력, 경쟁 또는 혼합 다중 에이전트 과제에 대한 유연한 실험과 빠른 프로토타이핑, 벤치마킹을 가능하게 합니다.

에이전트 제로는 사용자가 가상 컴퓨터에서 자율적인 AI 에이전트를 실행할 수 있도록 하는 차세대 AI 비서입니다. 오픈 소스이며 완전히 사용자 맞춤화가 가능하므로 사용자는 특정 요구에 맞게 기능을 조정할 수 있습니다. 에이전트 제로를 사용하면 기존 AI 시스템에 의해 부과된 제한을 우회하고 간소화된 투명한 경험을 즐길 수 있습니다. 이 AI 비서는 분산화와 자율성의 원칙을 구현하여 기술적 배경에 관계없이 누구에게나 접근할 수 있도록 합니다.