CityLearn fornece uma plataforma modular de simulação para pesquisa em gestão de energia usando aprendizado por reforço. Os usuários podem definir clusters de edifícios com múltiplas zonas, configurar sistemas HVAC, unidades de armazenamento e fontes renováveis, e treinar agentes de RL contra eventos de resposta à demanda. O ambiente expõe observações de estado como temperaturas, perfis de carga e preços de energia, enquanto ações controlam pontos de ajuste e despacho de armazenamento. Uma API de recompensa flexível permite métricas personalizadas — como economia de custos ou redução de emissões — e utilitários de registro suportam análise de desempenho. CityLearn é ideal para benchmarking, aprendizado em currículo e desenvolvimento de novas estratégias de controle em um ambiente de pesquisa reprodutível.

Fast Reinforcement Learning é uma estrutura especializada em Python projetada para acelerar o desenvolvimento e a execução de agentes de reforço de aprendizado. Oferece suporte imediato para algoritmos populares como PPO, A2C, DDPG e SAC, combinados com gerenciamento de ambientes vetorizados de alta vazão. Os usuários podem configurar facilmente redes de política, personalizar laços de treinamento e aproveitar a aceleração GPU para experimentos em larga escala. O design modular da biblioteca garante integração perfeita com ambientes OpenAI Gym, permitindo que pesquisadores e profissionais prototype, benchmark e implantem agentes em várias tarefas de controle, jogos e simulação.

OpenSpiel oferece uma ampla gama de ambientes, desde jogos de matriz simples até jogos de tabuleiro complexos como Xadrez, Go e Poker, e implementa vários algoritmos de aprendizado por reforço e busca (por exemplo, iteração de valor, gradiente de política, MCTS). Seu núcleo modular em C++ e ligações Python permitem que usuários integrem algoritmos personalizados, definam novos jogos e comparem desempenho em benchmarks padrão. Projetado para extensibilidade, suporta configurações de agente único e múltiplo, permitindo o estudo de cenários cooperativos e competitivos. Pesquisadores utilizam OpenSpiel para prototipar algoritmos rapidamente, realizar experimentos em grande escala e compartilhar código reprodutível.

Scale Insights fornece uma solução avançada de automação de PPC impulsionada por IA, especificamente projetada para vendedores FBA da Amazon. Ela permite que os usuários gerenciem várias campanhas, obtenham insights profundos sobre o desempenho e tomem decisões baseadas em dados. A plataforma fornece algoritmos personalizáveis, dados em tempo real e análises detalhadas para ajudar os vendedores a otimizar suas estratégias de publicidade e aumentar seu retorno sobre investimento. Perfeito para escalar negócios na Amazon de forma eficiente, o Scale Insights também oferece um teste gratuito de 30 dias para novos usuários.