A estrutura YGO-Agent permite que pesquisadores e entusiastas desenvolvam bots de IA que jogam o jogo de cartas Yu-Gi-Oh usando reforço de aprendizado. Ela encapsula o simulador de jogo YGOPRO em um ambiente compatível com OpenAI Gym, definindo representações de estado como mão, campo e pontos de vida, e representações de ação incluindo convocação, ativação de feitiço/armadilha e ataque. As recompensas são baseadas em resultados de vitória/derrota, dano causado e progresso no jogo. A arquitetura do agente usa PyTorch para implementar DQN, com opções para arquiteturas de rede personalizadas, replay de experiência e exploração epsilon-greedy. Módulos de registro gravam curvas de treinamento, taxas de vitória e logs detalhados de movimentos para análise. A estrutura é modular, permitindo que usuários substituam ou estendam componentes como a função de recompensa ou espaço de ação.

PromptsBetter é uma plataforma projetada para ajudar os usuários a gerar prompts de IA de alta qualidade sem esforço. Sua interface amigável permite a criação rápida de prompts, garantindo um fluxo de trabalho suave no treinamento e desenvolvimento de IA. Com foco na eficiência e simplicidade, o PromptsBetter atende às necessidades de usuários iniciantes e profissionais experientes de IA. Ele suporta várias plataformas e integra recursos essenciais para otimizar o processo de geração de prompts.

O MARL Simulator foi projetado para facilitar o desenvolvimento eficiente e escalável de algoritmos de aprendizagem por reforço multiagente (MARL). Aproveitando o backend distribuído do PyTorch, permite que os usuários executem treinamentos paralelos em várias GPUs ou nós, reduzindo significativamente o tempo de experimentação. O simulador oferece uma interface de ambiente modular que suporta cenários padrão de referência — como navegação cooperativa, predador-vítima e mundo em grade — bem como ambientes personalizados definidos pelo usuário. Os agentes podem usar vários protocolos de comunicação para coordenar ações, compartilhar observações e sincronizar recompensas. Espaços de recompensa e observação configuráveis permitem um controle detalhado sobre a dinâmica de treinamento, enquanto ferramentas integradas de registro e visualização fornecem insights em tempo real sobre métricas de desempenho.