Code as Policies fornece uma estrutura para automatizar a geração de políticas usando código. Ele apoia os usuários na definição de suas regras personalizadas e geração de políticas em conformidade com suas especificações. Esse sistema não só simplifica o processo de criação de políticas, mas também garante precisão e consistência na implementação das políticas.

CompliantLLM fornece às empresas uma solução de conformidade de ponta a ponta para implantações de modelos de linguagem grande. Ao integrar o SDK ou gateway API do CompliantLLM, todas as interações com LLM são interceptadas e avaliadas em relação às políticas definidas pelo usuário, incluindo regras de privacidade de dados, regulamentações específicas do setor e padrões de governança corporativa. Informações confidenciais são automaticamente redigidas ou mascaradas, garantindo que os dados protegidos nunca saiam da organização. A plataforma gera logs de auditoria imutáveis e painéis visuais, permitindo que os responsáveis pelo cumprimento e equipes de segurança monitorem o uso, investiguem violações potenciais e produzam relatórios detalhados de conformidade. Com modelos de políticas personalizáveis e controle de acesso baseado em funções, o CompliantLLM simplifica o gerenciamento de políticas, acelera a preparação para auditorias e reduz o risco de não conformidade nos fluxos de trabalho de IA.

A Shepherding é uma estrutura de simulação de código aberto projetada para pesquisadores e desenvolvedores de aprendizado por reforço estudarem e implementarem tarefas de pastoreio multiagente. Oferece um ambiente compatível com Gym onde agentes podem ser treinados para desempenhar comportamentos como flanquear, coletar e dispersar grupos-alvo em espaços contínuos ou discretos. A estrutura inclui funções modulares de formação de recompensa, parametrização do ambiente e utilitários de registro para monitorar o desempenho de treinamento. Os usuários podem definir obstáculos, populações dinâmicas de agentes e políticas personalizadas usando TensorFlow ou PyTorch. Scripts de visualização geram gráficos de trajetórias e gravações de vídeo das interações dos agentes. O design modular do Shepherding permite integração perfeita com bibliotecas de RL existentes, possibilitando experimentos reprodutíveis, benchmark de novas estratégias de coordenação e prototipagem rápida de soluções de pastoreio impulsionadas por IA.

Auto-aprendizado simples oferece aos desenvolvedores uma abordagem extremamente simples para criar e treinar agentes de aprendizado por reforço em Python. A estrutura abstrai componentes principais de RL, como wrappers de ambientes, módulos de política e buffers de experiência, em interfaces concisas. Os usuários podem rapidamente inicializar ambientes, definir políticas personalizadas usando backends familiares como PyTorch ou TensorFlow, e executar loops de treinamento com registro e pontos de verificação integrados. A biblioteca suporta algoritmos on-policy e off-policy, permitindo experimentações flexíveis com Q-learning, gradientes de política e métodos ator-crítico. Ao reduzir o código boilerplate, auto-aprendizado simples permite que praticantes, educadores e pesquisadores prototype algoritmos, testem hipóteses e visualizem o desempenho do agente com configuração mínima. Seu design modular também facilita a integração com stacks de ML existentes e ambientes personalizados.