Patrolling-Zoo는 Python에서 다중 에이전트 순찰 작업을 생성하고 실험할 수 있는 유연한 프레임워크를 제공합니다. 이 라이브러리에는 감시, 모니터링, 커버리지 시나리오를 시뮬레이션하는 다양한 격자 기반 및 그래프 기반 환경이 포함되어 있습니다. 사용자는 에이전트 수, 맵 크기, 토폴로지, 보상 함수, 관측 공간을 구성할 수 있습니다. PettingZoo 및 Gym API와의 호환성 덕분에 인기 있는 강화 학습 알고리즘과 원활하게 통합됩니다. 이 환경은 일관된 설정에서 MARL 기법의 벤치마크 및 비교를 용이하게 합니다. 표준 시나리오와 새로운 시나리오를 맞춤화하는 도구를 제공하여 Patrolling-Zoo는 자율 로보틱스, 보안 감시, 수색 및 구조 작업, 대규모 영역 커버리지 연구를 가속화합니다.

CybMASDE는 연구자와 개발자가 딥 강화 학습이 포함된 다중 에이전트 시뮬레이션을 구축, 구성, 실행할 수 있게 합니다. 사용자들은 맞춤 시나리오를 작성하고, 에이전트 역할과 보상 기능을 정의하며, 표준 또는 맞춤 RL 알고리즘을 연결할 수 있습니다. 이 프레임워크는 환경 서버, 네트워크 에이전트 인터페이스, 데이터 수집기, 렌더링 유틸리티를 포함합니다. 병렬 훈련, 실시간 모니터링, 모델 체크포인팅을 지원하며, 모듈 식 구조 덕분에 새로운 에이전트, 관찰 공간, 훈련 전략의 통합이 원활하게 이뤄집니다. 협력 제어, 군집 행동, 자원 할당 등 다양한 다중 에이전트 사용 사례의 실험을 가속화합니다.

llm-lab은 대규모 언어 모델을 이용해 지능형 에이전트를 만드는 유연한 도구 세트를 제공합니다. 에이전트 조정 엔진, 맞춤 프롬프트 템플릿 지원, 메모리와 상태 추적, 외부 API 및 플러그인과의 원활한 통합을 포함합니다. 사용자는 시나리오 작성, 도구 체인 정의, 상호작용 시뮬레이션 및 성능 로그 수집이 가능합니다. 또한 내장된 테스트 세트를 통해 기대 결과에 대한 에이전트 행동을 검증할 수 있으며, 확장 가능하게 설계되어 개발자들이 LLM 공급자를 교체하거나 새로운 도구를 추가하고, 반복적 실험을 통해 에이전트 로직을 발전시킬 수 있습니다.

MoqMeetings는 개인이 인터뷰와 회의에 대비할 수 있도록 조정된 AI 기반 도구입니다. 사용자가 다양한 시나리오를 연습할 수 있는 현실적인 시뮬레이션 환경을 제공합니다. 세션 후 사용자는 자신의 성과를 향상시킬 수 있는 자세한 피드백과 통찰을 받습니다. 맞춤형 시나리오를 통해 사용자는 자신의 필요에 적합한 특정 상황을 시뮬레이션할 수 있어, 전문적인 발전을 위한 다재다능한 도구입니다.