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.

O agente AI da Pega integra algoritmos avançados de aprendizado de máquina para otimizar os processos de serviço ao cliente. Ele pode responder de forma autônoma a consultas de clientes, analisar dados de usuários e fornecer soluções personalizadas, reduzindo os tempos de espera e melhorando a qualidade geral do serviço. Este agente de AI também aprende com interações passadas para melhorar continuamente seu desempenho e precisão, permitindo que as empresas escalem suas operações enquanto mantêm altos níveis de satisfação do cliente.