Acme는 Python 기반 프레임워크로, 강화 학습 에이전트 개발 및 평가를 쉽게 합니다. 미리 제작된 에이전트 구현(예: DQN, PPO, SAC), 환경 래퍼, 재생 버퍼 및 분산 실행 엔진을 포함합니다. 연구자들은 이들을 조합하여 새로운 알고리즘의 프로토타입을 만들고, 내장 로깅을 통해 학습 메트릭을 모니터링하며, 대규모 실험을 위한 확장 가능한 분산 파이프라인을 활용할 수 있습니다. Acme는 TensorFlow와 JAX와 통합되고, OpenAI Gym 인터페이스를 통한 맞춤형 환경 지원, 체크포인트 생성, 평가, 하이퍼파라미터 구성 유틸리티를 포함합니다.

Halite II는 사용자 작성 봇 간의 턴제 전략 경기 대회를 주최하는 오픈소스 챌린지 프레임워크입니다. 매 턴마다 인공지는 지도 상태를 수신하고, 이동 및 공격 명령을 발행하며, 가장 많은 영역을 통제하기 위해 경쟁합니다. 플랫폼은 게임 서버, 지도 파서, 시각화 도구를 포함하며, 개발자는 로컬에서 테스트하고, 휴리스틱을 조정하며, 성능을 최적화하고, 온라인 리더보드에 제출할 수 있습니다. 시스템은 반복적인 봇 개선, 다중 에이전트 협력, 전략 연구를 표준화된 환경에서 지원합니다.

HoneyHive는 AI 평가, 테스트 및 관측 도구를 제공하는 종합 플랫폼으로, 주로 GenAI 애플리케이션을 구축 및 유지하는 팀을 대상으로 합니다. 개발자는 자동으로 모델, 에이전트 및 RAG 파이프라인을 안전성과 성능 기준에 따라 테스트하고 평가하며 베치마킹할 수 있습니다. HoneyHive는 추적, 평가 및 사용자 피드백과 같은 생산 데이터를 집계하여 AI 시스템에서 이상 감지, 철저한 테스트 및 반복적인 개선을 촉진하며, 이를 통해 이러한 시스템이 생산 준비가 되어 있고 신뢰할 수 있도록 합니다.

MARTI(다중 에이전트 강화 학습 툴킷 및 인터페이스)는 다중 에이전트 RL 알고리즘의 개발, 평가 및 벤치마킹을 간소화하는 연구 중심 프레임워크입니다. 사용자 정의 환경, 에이전트 정책, 보상 구조, 통신 프로토콜을 구성할 수 있는 플러그 앤 플레이 아키텍처를 제공합니다. MARTI는 인기 딥러닝 라이브러리와 통합되며, GPU 가속 및 분산 훈련을 지원하며, 성능 분석을 위한 상세 로그와 시각화를 생성합니다. 모듈식 설계 덕분에 새로운 접근법의 빠른 프로토타이핑과 표준 베이스라인과의 체계적 비교가 가능하며, 자율 시스템, 로보틱스, 게임 AI, 협력 멀티에이전트 시나리오 등의 분야에 이상적입니다.

ePH-MAPF는 격자 기반 맵에서 수십에서 수백 개의 에이전트에 대해 충돌 없는 경로 계산을 위한 효율적인 파이프라인을 제공합니다. 우선순위 휴리스틱, 증분 검색 기법 및 사용자 정의 비용 지표(맨하탄, 유클리드)를 사용하여 속도와 해결책 품질을 균형 있게 조절합니다. 사용자들은 다양한 휴리스틱 기능을 선택하고, 라이브러리를 Python 기반 로보틱스 시스템에 통합하며, 표준 MAPF 시나리오에서 성능을 벤치마킹할 수 있습니다. 모듈식이고 잘 문서화된 코드베이스로, 연구자와 개발자가 동적 장애물 또는 특수 환경에 맞게 확장할 수 있습니다.

LLMs는 다양한 오픈 소스 및 호스팅된 언어 모델에 대한 통합된 추상화를 제공하여 개발자가 단일 인터페이스를 통해 모델을 로드하고 실행할 수 있게 합니다. 모델 검색, 프롬프트 및 파이프라인 관리, 배치 처리, 토큰, 온도, 스트리밍에 대한 세분화된 제어를 지원합니다. 사용자는 쉽게 CPU와 GPU 백엔드 간 전환, 로컬 또는 원격 모델 호스트와의 통합, 성능 향상 위한 응답 캐싱이 가능합니다. 프롬프트 템플릿, 응답 파싱, 모델 성능 벤치마킹과 같은 유틸리티도 포함되어 있으며, 애플리케이션 논리와 모델별 구현을 분리하여 챗봇, 텍스트 생성, 요약, 번역 등 NLP 기반 애플리케이션의 개발을 가속화하며 공급업체 종속이나 독점 API에 구애받지 않습니다.