DEf-MARL(멀티 에이전트 강화 학습을 위한 분산 실행 프레임워크)는 중앙 제어자가 없는 협력 에이전트의 수행과 학습을 위한 견고한 인프라를 제공합니다. 피어 투 피어 통신 프로토콜을 활용하여 정책과 관측 정보를 공유하며, 로컬 상호작용을 통해 조정을 수행합니다. 이 프레임워크는 PyTorch 및 TensorFlow와 원활하게 통합되며, 사용자 정의 환경 래퍼, 분산 롤아웃 수집 및 그래디언트 동기화 모듈을 제공합니다. 사용자들은 에이전트별 관측 공간, 보상 함수, 통신 토폴로지를 정의할 수 있습니다. DEf-MARL은 런타임 동안 에이전트의 동적 추가 및 제거를 지원하며, 노드 간 중요한 상태를 복제하여 장애 내성을 갖추고, 탐색과 활용의 균형을 위한 적응형 통신 스케줄링도 수행합니다. 환경 시뮬레이션을 병렬화하고 중앙 병목 현상을 줄여 훈련 속도를 높이며, 대규모 MARL 연구와 산업용 시뮬레이션에 적합합니다.

오늘날의 빠르게 변화하는 세계에서 HybridAI는 인간 상호작용과 AI 기술 간의 간극을 메꿉니다. 고급 AI 모델을 사용하여 HybridAI는 스마트 자동화를 통해 상호작용을 관리하고, 관리자가 필요할 때 대화를 인수할 수 있는 능력을 제공하여 중요한 순간에 인간적인 터치를 보장합니다. 이러한 동적인 접근 방식은 고객 서비스의 질을 향상시켜 상호작용을 더 의미 있고 매력적으로 만듭니다.