MagicBlocks는 강력한 AI 기반 도구로 사용자가 가상 세계를 창조하고 경험하는 방식을 변화시킵니다. 이 AI 에이전트는 복잡한 작업을 자동화하여 3D 환경 디자인을 간소화하여 초보자와 경험이 많은 제작자 모두가 접근할 수 있습니다. 사용자는 요소를 쉽게 조작하고, 환경을 사용자 정의하며, 실시간으로 아이디어를 시각화할 수 있어 개념에서 실행까지 원활한 창작 워크플로를 보장합니다.

AI 에이전트 Terraform 모듈은 엔드투엔드 AI 에이전트 백엔드 프로비저닝을 자동화하는 재사용 가능한 Terraform 구성을 제공합니다. AWS VPC, 최소 권한 정책을 갖춘 IAM 역할, OpenAI 또는 사용자 정의 모델 API에 연결된 Lambda 함수, API Gateway REST 인터페이스, 그리고 워크플로우 조정을 위한 선택적 Step Functions를 생성합니다. 사용자 환경 변수, 확장 설정, 로깅 및 모니터링을 커스터마이즈할 수 있습니다. 이 모듈은 복잡한 클라우드 설정을 간단한 입력으로 추상화하여 몇 분 만에 빠르고 일관되며 안전하게 대화형 AI 에이전트, 작업 자동화 또는 데이터 처리 봇을 배포할 수 있게 합니다.

JasonEnvironments는 Jason 멀티에이전트 시스템 전용으로 설계된 환경 모듈 컬렉션을 제공합니다. 각 모듈은 표준화된 인터페이스를 통해 에이전트들이 추적-도망, 자원 채취, 협력 작업 등 다양한 시나리오에서 인지, 행동, 상호작용할 수 있도록 합니다. 라이브러리는 기존 Jason 프로젝트에 간단히 통합 가능하며, JAR 파일을 포함시키고, 환경을 에이전트 아키텍처 파일에서 설정한 후 시뮬레이션을 실행하면 됩니다. 개발자는 환경 파라미터와 규칙을 확장하거나 사용자 맞춤화할 수 있어 연구 또는 교육 목적에 맞게 조정 가능합니다.

SeeAct는 관찰된 장면에 기반하여 하위 목표를 생성하는 대형 언어 모델 기반 계획 모듈과, 하위 목표를 환경별 행동으로 번역하는 실행 모듈의 이단계 파이프라인으로 비전-언어 에이전트를 강화하도록 설계되었습니다. 인지 백본은 이미지 또는 시뮬레이션에서 객체 및 장면 특징을 추출합니다. 모듈식 아키텍처는 계획자 또는 인지 네트워크의 교체를 쉽게 하며, AI2-THOR, Habitat 및 커스텀 환경에서 평가를 지원합니다. SeeAct는 엔드 투 엔드 작업 분해, 그라운딩, 실행을 제공하여 상호작용하는 내장형 AI 연구를 가속화합니다.

확장 가능한 MADDPG는 연구 중심의 다중 에이전트 강화 학습 프레임워크로, MADDPG 알고리즘의 확장 가능한 구현을 제공하며, 훈련 중 중앙 집중식 크리틱과 실행 시 독립적 액터를 특징으로 하여 안정성과 효율성을 도모합니다. 이 라이브러리에는 사용자 정의 환경 정의, 네트워크 아키텍처 구성, 하이퍼파라미터 조정용 파이썬 스크립트가 포함되어 있으며, 사용자들은 병렬로 여러 에이전트를 훈련하고, 지표를 모니터링하며, 학습 곡선을 시각화할 수 있습니다. 또한 OpenAI Gym과 유사한 환경과 GPU 가속(TensorFlow 지원)을 지원하며, 모듈형 구성요소를 통해 협력, 경쟁 또는 혼합 다중 에이전트 과제에 대한 유연한 실험과 빠른 프로토타이핑, 벤치마킹을 가능하게 합니다.