Pig는 AI 기술을 활용하여 Windows 애플리케이션을 위한 복잡한 워크플로우 생성의 간소화를 위해 설계된 자동화 플랫폼입니다. 코딩 없이도 워크플로우 프로토타입을 만들 수 있는 채팅 기반 인터페이스를 제공하고, 고급 자동화 요구사항을 위해 SDK도 제공합니다. Pig를 사용하면 사용자는 기계 제어를 통합하고, 에이전트 API를 사용하여 에이전트를 구성하며, 클릭, 입력, 스크린샷과 같은 다양한 도구를 활용할 수 있습니다. Pig는 인간의 감독과 원활한 통합이 필요한 자동화에 이상적이며, 중요한 작업을 효율적으로 관리할 수 있도록 보장합니다.

MARO(다중 에이전트 자원 최적화)는 공급망, 물류, 자원 관리를 위한 다중 에이전트 강화 학습 에이전트의 개발과 평가를 지원하는 파이썬 기반 프레임워크입니다. 재고 관리, 트럭 예약, 크로스 도킹, 컨테이너 임대 등 환경 템플릿을 포함하고 있습니다. 통합된 에이전트 API, 내장된 실험 추적기, 대규모 훈련을 위한 병렬 시뮬레이션 기능, 성능 분석을 위한 시각화 도구를 제공합니다. 모듈식으로 설계되어 확장 가능하며, 인기 있는 RL 라이브러리와 통합되어 재현 가능한 연구와 신속한 AI 최적화 프로토타이핑을 가능하게 합니다.

멀티-에이전트 코디네이션은 AI 에이전트를 정의하고, 중앙 코디네이터에 등록하며, 협력적 문제 해결을 위한 작업을 배포하는 경량 API를 제공합니다. 메시지 라우팅, 동시성 제어, 결과 집계를 처리합니다. 개발자는 맞춤형 에이전트 동작, 통신 채널 확장, 내장 로깅과 후크를 통해 상호작용을 모니터링할 수 있습니다. 이 프레임워크는 분산 AI 워크플로우 개발을 간소화하며, 각 에이전트는 하위 작업에 특화되고, 코디네이터는 원활한 협업을 보장합니다.