O Text-to-Reward fornece um pipeline para treinar modelos de recompensa que mapeiam descrições de tarefas ou feedback baseado em texto em valores de recompensa escalar para agentes de RL. Aproveitando arquiteturas baseadas em transformadores e ajustando finamente com dados de preferência humana coletados, o framework aprende automaticamente a interpretar instruções em linguagem natural como sinais de recompensa. Os usuários podem definir tarefas arbitrárias por meio de prompts de texto, treinar o modelo e, posteriormente, incorporar a função de recompensa aprendida em qualquer algoritmo de RL. Essa abordagem elimina a necessidade de moldar manualmente recompensas, aumenta a eficiência de amostragem e permite que agentes sigam instruções complexas de múltiplas etapas em ambientes simulados ou do mundo real.

X AI Agent é uma estrutura focada em desenvolvedores que simplifica a construção de agentes de IA personalizados usando grandes modelos de linguagem. Ela oferece suporte nativo para chamadas de funções, armazenamento de memória, integração de ferramentas e plugins, raciocínio em cadeia e orquestração de tarefas de múltiplas etapas. Os usuários podem definir ações personalizadas, conectar APIs externas e manter o contexto de conversação entre sessões. O design modular da estrutura garante extensibilidade e permite integração perfeita com provedores populares de LLM, possibilitando fluxos de trabalho robustos de automação e tomada de decisão.