CrewAI-Learning은 다중 에이전트 강화 학습 프로젝트를 간소화하도록 설계된 오픈소스 라이브러리입니다. 환경 구조, 모듈형 에이전트 정의, 사용자 정의 보상 함수, DQN, PPO, A3C와 같은 협력 작업에 적합한 내장 알고리즘을 제공합니다. 사용자는 시나리오 정의, 훈련 루프 관리, 메트릭 로깅 및 결과 시각화를 수행할 수 있습니다. 프레임워크는 에이전트 팀 및 보상 공유 전략의 동적 구성을 지원하여 다양한 분야에서 프로토타이핑, 평가 및 최적화를 용이하게 합니다.

Lekko는 런타임에 코드 조정을 가능하게 하여 소프트웨어 관리를 향상시키는 강력한 동적 구성 도구입니다. 개발자는 애플리케이션에 동적 기능을 설정할 수 있으며, 사용자 경험을 중단하지 않고 코드를 재배포할 필요 없이 실시간으로 변경할 수 있습니다. 프론트 엔드와 백 엔드를 모두 고려하여 Lekko는 구성 관리와 개발 프로세스를 통합하여 효율성을 높이고 업데이트와 관련된 위험을 최소화합니다. 전통적인 기능 플래그를 넘어서는 기능을 통합하여 워크플로를 최적화하고자 하는 모든 엔지니어링 팀에 필수 자산이 됩니다.