Multiagent-Prediction-Reward는 다중 에이전트 강화 학습을 위해 예측 모델과 보상 분배 메커니즘을 통합하는 연구 지향적 프레임워크입니다. 환경 래퍼, 동료 행동 예측을 위한 신경망 모듈, 에이전트 성능에 적응하는 사용자 정의 가능한 보상 라우팅 로직을 포함합니다. 이 리포지터리는 구성 파일, 예제 스크립트, 평가 대시보드를 제공하여 협력 과제에 대한 실험을 수행할 수 있습니다. 사용자는 새 보상 기능 테스트, 새로운 환경 통합, 기존 다중 에이전트 RL 알고리즘과의 벤치마킹 등을 확장할 수 있습니다.

CulturePulse는 다중 에이전트 AI가 생성한 디지털 쌍둥이를 활용하여 93개의 심리적 및 문화적 차원에 걸쳐 소비자 행동을 예측합니다. 이를 통해 기업은 특정 청중 세그먼트와 깊은 공명을 위해 메시지를 미세 조정할 수 있습니다. 기능에는 A/B 테스트, 청중 통찰력, 공명 점수가 포함되어 있으며, 마케팅 담당자가 청중의 가치, 신념 및 행동에 맞는 콘텐츠를 만드는 데 도움을 줍니다. CulturePulse는 원시 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환하여 메시지가 효과적으로 연결되고 지속적인 참여를 유도하도록 보장합니다.