DelphiGemini는 Google의 Gemini LLM API를 래핑한 가볍고 사용하기 쉬운 Delphi 래퍼를 제공합니다. 인증, 요청 포맷, 응답 파싱을 처리하며, 프롬프트를 보내고 텍스트 완성 또는 채팅 응답을 받을 수 있습니다. 스트리밍 출력 지원으로 실시간으로 토큰을 표시할 수 있습니다. 또한 동기 및 비동기 메서드, 설정 가능한 타임아웃, 상세한 오류 보고 기능도 갖추고 있습니다. 이를 사용하여 채팅봇, 콘텐츠 생성기, 번역기, 요약기 또는 AI 기반 기능을 직접 Delphi 애플리케이션에 구축하세요.

Gemini Computer Use는 AI 기반 의사 결정을 워크플로우에 직접 통합하여 운영 체제와의 상호작용 방식을 혁신합니다. Google Gemini를 통합함으로써, 에이전트는 맥락이 풍부한 영어 명령을 이해하여 다양한 작업을 수행합니다: 터미널 명령 실행, 파일 생성·편집·삭제, 시스템 상태 모니터링, 다단계 루틴 자동화. 사용자들은 CLI 또는 API를 통해 직접 소통하며 솔루션 프로토타이핑, 서버 관리 또는 스크립트 개발을 쉽게 할 수 있습니다. 모듈형 구조로, 개발자들은 기능 확장, 커스텀 도구 통합 및 도메인별 에이전트 구축이 가능합니다. 복잡한 배포 프로세스 조정이나 일상 파일 작업의 단순화 등, Gemini Computer Use는 데스크탑에 대화형 AI의 힘을 제공합니다.

MixAgent는 프롬프트를 정의하고 여러 LLM 백엔드를 연결하며 외부 도구(API, 데이터베이스 또는 코드)를 통합할 수 있는 플러그 앤 플레인 아키텍처를 제공합니다. 계획 및 실행 루프를 조정하고, 상태가 있는 상호작용을 위한 에이전트의 기억을 관리하며, 체인 오브 사고의 추론을 기록합니다. 사용자는 오케스트레이션 계층을 처음부터 구축하지 않고도 어시스턴트, 데이터 페처 또는 자동화 봇의 프로토타입을 신속하게 설계하여 AI 에이전트 배포를 가속화할 수 있습니다.

PyGame Learning Environment (PLE)는 사용자 지정 게임 시나리오 내에서 강화 학습 에이전트의 개발, 테스트 및 벤치마크를 간소화하도록 설계된 오픈 소스 Python 프레임워크입니다. 가벼운 Pygame 기반 게임 모음과 에이전트 관찰, 디스크리트 및 연속 행동 공간, 보상 조정, 환경 렌더링을 기본 지원합니다. PLE는 OpenAI Gym 래퍼와 호환되는 사용하기 쉬운 API를 갖추고 있어 Stable Baselines, TensorForce와 같은 인기 RL 라이브러리와 원활한 통합이 가능합니다. 연구자와 개발자는 게임 매개변수 커스터마이징, 새로운 게임 구현, 벡터화된 환경을 활용한 가속 학습이 가능합니다. 활발한 커뮤니티 기여와 풍부한 문서로 PLE는 학술 연구, 교육, 실전 RL 애플리케이션 프로토타이핑을 위한 다목적 플랫폼 역할을 합니다.

simple_rl은 강화 학습 연구와 교육을 간소화하기 위해 설계된 미니멀한 Python 라이브러리입니다. 환경과 에이전트 정의를 위한 일관된 API를 제공하며, Q-학습, 몬테카를로 방법, 가치 및 정책 반복과 같은 일반 RL 패러다임을 지원합니다. GridWorld, MountainCar, Multi-Armed Bandits와 같은 샘플 환경이 포함되어 있어 실습 실험이 용이합니다. 사용자들은 기본 클래스를 확장하여 맞춤형 환경 또는 에이전트를 구현할 수 있으며, 유틸리티 함수는 로깅, 성능 추적, 정책 평가를 담당합니다. 가벼운 구조와 깔끔한 코드로 빠른 프로토타이핑, RL 핵심 교육, 새 알고리즘 벤치마킹에 이상적입니다.

EmbedAPI는 웹 애플리케이션에 API를 손쉽게 통합할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 직관적인 인터페이스와 강력한 도구를 제공하여 프로젝트에 기능을 추가하는 과정을 간소화합니다. EmbedAPI를 통해 개발자는 개발 시간을 단축하고 애플리케이션의 핵심 측면에 더 집중할 수 있습니다. 이 플랫폼은 다양한 API를 지원하여 개발자가 필요한 도구를 손쉽게 이용할 수 있도록 보장합니다.

LAWLIA는 에이전트 행동, 플러그인 도구, 대화 또는 자율 워크플로우의 메모리 관리를 정의하는 구조화된 인터페이스를 제공합니다. 개발자는 주요 LLM API와 통합하고, 프롬프트 템플릿을 구성하며, 검색, 계산기 또는 데이터베이스 커넥터와 같은 사용자 정의 도구를 등록할 수 있습니다. Agent 클래스를 통해 LAWLIA는 계획 수립, 작업 실행, 응답 해석을 처리하며, 다중 턴 상호작용과 동적 도구 호출을 허용합니다. 모듈식 설계는 플러그인 확장을 지원하여 고객 지원, 데이터 분석, 코드 지원 또는 콘텐츠 생성용 에이전트를 만들 수 있습니다. 이 프레임워크는 컨텍스트, 메모리, 오류 처리를 통합된 API 아래에서 관리하여 에이전트 개발을 간소화합니다.

MindSpore는 다양한 플랫폼에서 AI 모델의 개발 및 배포를 단순화하기 위해 설계되었습니다. 주요 기능으로는 사용하기 쉬운 API, 효율적인 실행 및 광범위한 하드웨어에 대한 지원이 포함됩니다. MindSpore는 협업 개발과 효율적인 자원 활용을 촉진하며, 연구, 산업 애플리케이션 및 교육 목적에 적합합니다. 또한 강력한 보안 및 개인 정보 보호 조치를 제공하여 AI 기술의 안전한 사용을 보장합니다.

AChat.dev는 고급 기능을 갖춘 AI 챗봇을 생성, 테스트, 배포할 수 있는 개발자 중심 플랫폼입니다. 에이전트가 과거 상호작용을 기억하는 지속 가능한 대화 메모리, 실시간 데이터 수집을 위한 외부 API 호출, 역할 기반 다중 에이전트 협업을 지원합니다. Python 및 Node.js SDK를 기반으로 하며, 빠른 설정을 위한 템플릿, 확장성을 위한 플러그인 아키텍처, 에이전트 성능 추적용 모니터링 대시보드를 포함하고 있습니다. GDPR 준수 데이터 처리와 클라우드 및 온프레미스 배포 모두 지원합니다.