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.

NavGround Learning은 내비게이션 작업에서 강화 학습 에이전트 개발 및 벤치마킹을 위한 종합 툴킷을 제공합니다. 다중 에이전트 시뮬레이션, 충돌 모델링, 커스터마이징 가능한 센서 및 액츄에이터를 지원합니다. 사용자는 사전 정의된 정책 템플릿을 선택하거나 커스텀 아키텍처를 구현하여 최신 RL 알고리즘으로 훈련하고 성능 지표를 시각화할 수 있습니다. OpenAI Gym 및 Stable Baselines3와의 통합은 실험 관리를 간소화하며, 내장된 로깅 및 시각화 도구는 에이전트 행동과 훈련 역학에 대한 심층 분석을 가능하게 합니다.

Recontact는 수천 통화를 분석하여 규정 준수를 보장하고, 에이전트 성과를 향상시키며 귀중한 고객 인사이트를 추출하는 AI 기반 플랫폼을 제공합니다. 이 플랫폼은 수동 프로세스보다 최대 60% 더 많은 통화를 감사하여 시간과 자원을 절약하고 정확성을 보장합니다. 사용자는 데모를 예약하거나 플랫폼의 작동을 보여주는 온라인 시연을 시청하여 원시 통화 데이터를 실행 가능한 인사이트로 변환하는 강력한 기능을 강조할 수 있습니다.

CallZen은 고객 상호작용을 혁신하기 위해 설계된 고급 대화 지능 도구입니다. CallZen은 통화, 채팅 및 회의를 기록하고 분석함으로써 주요 순간을 식별하고, 에이전트의 성과를 평가하며, 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 주요 기능으로는 감정 분석, 자동 규정 준수 감사 및 맞춤형 분석이 포함됩니다. 이를 통해 기업은 에이전트의 성과를 최적화하고, 고객 서비스를 개선하며, 판매 전환율을 증가시키고, AI 기반 통찰력을 통해 규정 준수를 보장할 수 있습니다.