Aeiva는 유연한 시뮬레이션 환경 내에서 자율 AI 에이전트를 생성, 배치 및 평가할 수 있는 개발자 중심 플랫폼입니다. 환경 정의를 위한 플러그인 기반 엔진, 에이전트 결정 루프를 사용자 정의하는 직관적 API, 성능 분석을 위한 내장 메트릭 수집 기능을 갖추고 있습니다. 이 프레임워크는 OpenAI Gym, PyTorch, TensorFlow와의 통합을 지원하며, 라이브 시뮬레이션을 모니터링하는 실시간 웹 UI도 제공합니다. Aeiva의 벤치마킹 도구를 사용하면 에이전트 토너먼트를 조직하고, 결과를 기록하며, 행동을 시각화하여 전략을 미세 조정하고 다중 에이전트 AI 연구를 가속화할 수 있습니다.

SeeAct는 관찰된 장면에 기반하여 하위 목표를 생성하는 대형 언어 모델 기반 계획 모듈과, 하위 목표를 환경별 행동으로 번역하는 실행 모듈의 이단계 파이프라인으로 비전-언어 에이전트를 강화하도록 설계되었습니다. 인지 백본은 이미지 또는 시뮬레이션에서 객체 및 장면 특징을 추출합니다. 모듈식 아키텍처는 계획자 또는 인지 네트워크의 교체를 쉽게 하며, AI2-THOR, Habitat 및 커스텀 환경에서 평가를 지원합니다. SeeAct는 엔드 투 엔드 작업 분해, 그라운딩, 실행을 제공하여 상호작용하는 내장형 AI 연구를 가속화합니다.

RoboCup Rescue Agent Simulation은 IA 기반 다중 에이전트들이 협력하여 피해자를 찾고 구조하는 도시 재해 환경을 모델링한 오픈소스 프레임워크입니다. 내비게이션, 맵핑, 통신, 센서 통합 인터페이스를 제공하며, 사용자는 맞춤형 에이전트 전략을 스크립트화하고 배치 실험을 수행하며 에이전트 성능 지표를 시각화할 수 있습니다. 시나리오 구성, 로그 기록, 결과 분석을 지원하여 다중 에이전트 시스템과 재해 대응 알고리즘 연구를 가속화합니다.

HyperBrowser는 생성 AI 기능을 모든 온라인 상호작용에 내장하여 표준 웹 탐색 방식을 혁신합니다. 사용자들은 웹페이지의 텍스트를 선택하면 즉시 간결한 요약이나 상세 설명을 받고, 자연어로 질문하여 특정 정보를 추출하거나, 보고서 또는 콘텐츠 초안을 자동으로 생성할 수 있습니다. 내장된 표 및 데이터 추출 도구를 통해 구조화된 데이터를 원활하게 수집할 수 있으며, 코드 지원 기능은 스니펫 생성과 디버깅을 도와줍니다. 또한, 채팅봇 대화, PDF 요약, 사용자 정의 가능한 워크플로우를 통해 양식 작성이나 소셜미디어 모니터링과 같은 반복 작업을 자동화할 수 있습니다. 여러 AI 기능을 하나의 인터페이스에 통합함으로써, HyperBrowser는 연구, 분석, 콘텐츠 생성 속도를 가속화하여 웹 탐색을 더 스마트하고 생산적으로 만듭니다.