펜타기는 다양한 비즈니스 시나리오에 맞게 지능형 대화형 에이전트를 생성, 훈련 및 배포할 수 있는 노코드 AI 에이전트 플랫폼입니다. 시각적 플로우 빌더를 사용하여 의도, 엔터티, 응답 행동을 정의하세요. 외부 API와의 통합으로 동적 데이터 검색과 자동 작업 실행이 가능합니다. 웹 채팅 위젯, 메시징 앱 또는 모바일 SDK에 에이전트를 배포하고, 내장된 분석 대시보드를 통해 성능을 모니터링하여 대화와 에이전트 효과를 최적화하세요.

SoccerAgent는 최신 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 기술을 활용하여 자율 축구 에이전트를 개발 및 훈련하기 위한 전문 AI 프레임워크입니다. 2D 또는 3D 환경에서 현실적인 축구 경기를 시뮬레이션하며, 보상 함수 정의, 선수 속성 커스터마이징, 전술 전략 구현이 가능합니다. 사용자들은 PPO, DDPG, MADDPG와 같은 인기 RL 알고리즘을 내장 모듈을 통해 통합할 수 있고, 대시보드에서 훈련 진행 상황을 모니터링하며 실시간으로 에이전트 행동을 시각화할 수 있습니다. 이 프레임워크는 공격, 방어, 조정 프로토콜을 위한 시나리오 기반 훈련도 지원합니다. 확장 가능한 코드베이스와 상세 문서를 통해 SoccerAgent는 연구자와 개발자가 팀 역학을 분석하고 AI 기반의 플레이 전략을 개선할 수 있도록 돕습니다.

AgentChat은 코딩 필요 없는 인터페이스를 제공하는 웹 기반 AI 에이전트 플랫폼으로, 챗봇을 생성, 훈련 및 배포할 수 있습니다. 사용자는 OpenAI 모델 또는 맞춤 LLM을 선택하고, 컨텍스트 유지를 위한 동적 메모리 구성, 외부 API를 플러그인으로 통합, 다중 에이전트를 한 작업 공간에서 관리할 수 있습니다. 내장된 협업 도구를 통해 팀은 안전하게 에이전트를 공동 개발 및 공유할 수 있습니다. 공유 가능한 링크 또는 임베드 코드를 이용하여 에이전트를 배포합니다.

gym-llm은 텍스트 기반 환경을 정의하여 LLM 에이전트가 프롬프트와 행동을 통해 상호작용할 수 있도록 하여 OpenAI Gym 생태계를 확장합니다. 각 환경은 Gym의 step, reset, render 규약을 따르며, 관측값은 텍스트로 출력되고, 모델이 생성한 응답은 행동으로 수용됩니다. 개발자는 프롬프트 템플릿, 보상 계산, 종료 조건을 지정하여 정교한 의사결정 및 대화 벤치마크를 제작할 수 있습니다. 인기 RL 라이브러리, 로깅 도구, 평가 지표와의 통합으로 끝에서 끝까지 실험이 용이합니다. 퍼즐 해결, 대화 관리, 구조화된 작업 탐색 등 LLM의 능력을 평가하기 위한 표준화되고 재현 가능한 프레임워크를 제공합니다.