MARFT는 재현 가능한 실험과 협력 AI 시스템의 빠른 프로토타이핑을 가능하게 하는 Python 기반의 LLM입니다.

Tongui Agent는 대화 상태를 유지하고, 외부 도구를 활용하며, 여러 하위 에이전트를 조율할 수 있는 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 LLM 백엔드를 구성하고, 맞춤형 액션을 정의하며, 컨텍스트를 저장하는 메모리 모듈을 부착할 수 있습니다. 이 프레임워크에는 SDK, CLI 및 관찰 가능성을 위한 미들웨어 훅이 포함되어 있어 Web 또는 Node.js 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다. 지원하는 LLM에는 OpenAI, Azure OpenAI, 오픈소스 모델이 있습니다.

DataEnvGym은 Gym API 기반으로 구축된 모듈형 맞춤형 환경 모음을 제공하여 데이터 기반 도메인에서 강화 학습 연구를 촉진합니다. 연구자와 엔지니어는 데이터 정리, 특징 공학, 배치 작업 스케줄링, 스트리밍 분석과 같은 내장된 작업을 선택할 수 있습니다. 이 프레임워크는 인기 있는 RL 라이브러리와의 원활한 통합, 표준화된 벤치마킹 지표, 성능 추적용 로깅 도구를 지원합니다. 사용자는 환경을 확장하거나 결합하여 복잡한 데이터 파이프라인을 모델링하고 현실적인 제약 조건 하에서 알고리즘을 평가할 수 있습니다.