Multiagent-Prediction-Reward é uma estrutura orientada à pesquisa que integra modelos de previsão e mecanismos de distribuição de recompensas para aprendizado por reforço multiagente. Inclui wrappers de ambiente, módulos neurais para previsão de ações dos pares, e lógica de roteamento de recompensas personalizável que se adapta ao desempenho do agente. O repositório fornece arquivos de configuração, scripts de exemplo e painéis de avaliação para rodar experimentos em tarefas cooperativas. Usuários podem estender o código para testar novas funções de recompensa, integrar novos ambientes e comparar com algoritmos RL multiagente estabelecidos.

AgentMatch.AI aproveita uma ampla análise de dados para conectar você com os agentes imobiliários de melhor desempenho em sua área. Quer você esteja comprando ou vendendo, nossa plataforma analisa milhares de agentes e seu desempenho para fornecer recomendações personalizadas. Nossa tecnologia garante que você se conecte com os melhores profissionais capazes de fechar transações mais rapidamente e obter melhores preços, ajudando você a navegar facilmente pelas complexidades do mercado imobiliário.

O CallZen é uma ferramenta avançada de inteligência conversacional projetada para transformar interações com clientes. Ao transcrever e analisar chamadas, chats e reuniões, o CallZen identifica momentos-chave, pontua o desempenho do agente e fornece insights acionáveis. As funcionalidades incluem análise de sentimentos, auditorias de conformidade automatizadas e análises personalizadas. Isso capacita as empresas a otimizar o desempenho dos agentes, melhorar o atendimento ao cliente, aumentar as conversões de vendas e garantir conformidade por meio de insights impulsionados por IA.

Easy-Agent acelera o desenvolvimento de agentes de IA ao fornecer uma estrutura modular que integra LLMs com ferramentas externas, rastreamento de sessões na memória e fluxos de ação configuráveis. Os desenvolvedores começam definindo um conjunto de wrappers de ferramentas que expõem APIs ou executáveis, depois instanciam um agente com estratégias de raciocínio desejadas — como passo único, cadeia de múltiplos passos ou prompts personalizados. A estrutura gerencia o contexto, invoca ferramentas dinamicamente com base na saída do modelo e rastreia o histórico de conversas por meio da memória de sessão. Suporta execução assíncrona para tarefas paralelas e robusta manipulação de erros para garantir desempenho confiável do agente. Ao abstrair a orquestração complexa, o Easy-Agent capacita equipes a implementar assistentes inteligentes para casos de uso como pesquisa automatizada, bots de suporte ao cliente, pipelines de extração de dados e assistentes de agendamento com configuração mínima.