Multiagent_system은 다중 에이전트 환경을 구축하고 관리하기 위한 종합 도구 키트를 제공합니다. 사용자는 맞춤형 시뮬레이션 시나리오를 정의하고, 에이전트 행동을 지정하며, DQN, PPO, MADDPG와 같은 사전 구현된 알고리즘을 활용할 수 있습니다. 이 프레임워크는 동기식 및 비동기식 훈련을 지원하여 에이전트가 병행 또는 차례로 상호작용할 수 있게 합니다. 내장된 통신 모듈은 협력 전략을 위한 메시지 전달을 용이하게 하며, YAML 파일로 실험 구성을 간소화하며, 결과는 CSV 또는 TensorBoard에 자동 기록됩니다. 시각화 스크립트는 에이전트 궤적, 보상 변화, 통신 패턴의 해석을 돕습니다. 연구와 프로덕션 워크플로우를 위해 설계된 Multiagent_system은 싱글 머신 프로토타입부터 GPU 클러스터의 분산 훈련까지 원활하게 확장됩니다.

We Are Learning은 사용자 친화적인 플랫폼을 통해 콘텐츠 제작에 혁신을 일으킵니다. 몇 분 안에 고품질 3D 애니메이션과 상호작용 시뮬레이션을 제작할 수 있도록 설계되었습니다. 교육, 교육 목적 또는 스토리텔링 등에서 플랫폼의 직관적인 인터페이스는 사용자가 기술 전문 지식 없이도 매력적이고 몰입감 있는 경험을 만들 수 있게 합니다. 플랫폼은 다양한 템플릿과 AI 도우미 Aico가 장착되어 있어 제작 과정을 신속하게 하고 전문적인 수준의 결과를 보장합니다.

Archetype AI는 시나리오 생성 및 시뮬레이션 생성에 전문화되어 있어 사용자가 특정 요구에 맞게 맞춤형 인터랙티브 경험을 설계할 수 있습니다. 이 플랫폼은 전문가를 위한 교육 시뮬레이션, 교육 목적의 가상 환경 및 연구자를 위한 복잡한 시나리오 모델링 등 다양한 응용 프로그램을 지원합니다. 최첨단 AI 기술을 활용하여 생성된 시나리오의 높은 충실도와 현실성을 보장하여 사용자가 결과를 분석하고 의사 결정 프로세스를 개선할 수 있도록 합니다.