Cheddar Flow는 옵션 주문 흐름에 대한 실시간 분석을 제공하여 거래자가 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 이 기능에는 어두운 풀의 주문 추적, AI 기반 경고 및 사용자 맞춤형 대시보드가 포함되어 있습니다. 플랫폼의 최첨단 기술은 사용자가 비정상적인 시장 활동을 찾아내고 잠재적인 거래에 대한 통찰력을 얻도록 더 쉽게 만들어 줍니다. Cheddar Flow는 초보자와 경험이 풍부한 거래자 모두에게 그들의 거래 전략을 개선하기 위한 실행 가능한 데이터를 제공하는 것을 목표로 합니다.

Maximo AI는 인공지능의 힘을 활용하여 거래 효율성을 향상하고 콘텐츠 생성 개선 및 자동화를 촉진하는 올인원 솔루션입니다. 고급 분석을 통해 사용자에게 더 나은 거래 결정을 내리도록 지원하고 매력적인 콘텐츠 개발을 위한 창의적 도구를 제공합니다. 이 플랫폼은 금융 및 디지털 마케팅을 포함한 다양한 영역의 사용자에게 원활한 경험을 제공하기 위해 복잡한 프로세스를 단순화하는 것을 목표로 합니다.

Ultralgo는 주식, ETF, 옵션 및 외환을 포함한 다양한 시장을 대상으로 하는 알고리즘 거래 솔루션을 제공하는 고급 AI 기반 거래 플랫폼입니다. 전문가 거래자에 의해 구축되고 15개의 기술 지표로 구동되는 Ultralgo는 사용자가 신뢰할 수 있고 자동화된 수익성 높은 거래 전략을 제공합니다. 이 플랫폼은 거래자가 정보에 기반한 결정을 내리고 거래 성과를 최적화하며 일관된 결과를 달성하도록 도와주는 것으로 설계되었습니다.

Multi-Agent-Seller는 AI 에이전트를 활용한 전자상거래 협상 시뮬레이션을 위한 모듈형 환경을 제공합니다. 동적 가격 책정, 시간 기반 양보, 유틸리티 기반 의사결정 등 맞춤형 협상 전략을 갖춘 구매자와 판매자 에이전트가 포함되어 있습니다. 사용자는 맞춤형 프로토콜, 메시지 형식, 시장 조건을 정의할 수 있습니다. 프레임워크는 세션 관리, 제안 추적, 결과 로그, 시각화 도구를 내장하여 에이전트 상호작용을 분석할 수 있게 합니다. 머신러닝 라이브러리와 쉽게 연동되어 강화학습이나 규칙 기반 에이전트 전략 개발도 지원합니다. 확장 가능한 구조로 새로운 에이전트 유형, 협상 규칙, 시각화 플러그인을 추가할 수 있습니다. Multi-Agent-Seller는 멀티에이전트 알고리즘 테스트, 협상 행동 연구, AI 및 전자상거래 개념 교육에 이상적입니다.

ANAC-agents는 ANAC 자동 협상 에이전트 대회(ANAC)를 위해 여러 협상 에이전트 구현을 중앙 집중화한 Python 기반 프레임워크입니다. 리포지토리 내 각 에이전트는 유틸리티 모델링, 제안 생성, 양보 전략, 수락 기준에 대해 뚜렷한 전략을 구현하여 비교 연구와 빠른 프로토타입 제작을 가능하게 합니다. 사용자들은 맞춤 이슈와 선호 프로필이 있는 협상 도메인을 정의한 후 쌍방 협상 또는 토너먼트 형식 경쟁을 시뮬레이션할 수 있습니다. 도구키트에는 설정 스크립트, 평가 지표, 협상 역학 분석을 위한 로깅 유틸리티가 포함되어 있으며, 연구자와 개발자는 기존 에이전트를 확장하거나 새로운 알고리즘을 시험하며, 외부 학습 모듈을 통합하여 전략적 결정과 자동 협상 분야의 혁신을 가속화할 수 있습니다.