O Mean-Field MARL fornece uma estrutura robusta em Python para implementar e avaliar algoritmos de aprendizado por reforço multiagente de campo médio. Ele aproxima interações em grande escala de agentes modelando o efeito médio dos agentes vizinhos via Q-learning de campo médio. A biblioteca inclui wrappers de ambientes, módulos de políticas de agentes, loops de treinamento e métricas de avaliação, permitindo treinamento escalável com centenas de agentes. Construído em PyTorch para aceleração GPU, suporta ambientes personalizáveis como Particle World e Gridworld. Seu design modular permite fácil extensão com novos algoritmos, enquanto as ferramentas integradas de registro e visualização baseadas em Matplotlib acompanham recompensas, curvas de perda e distribuições de campo médio. Scripts de exemplo e documentação orientam os usuários na configuração, na experimentação e na análise de resultados, tornando-o ideal tanto para pesquisa quanto para prototipagem de sistemas multiagentes em grande escala.

A Unitlab é uma plataforma dinâmica projetada para otimizar o processo de anotação de dados. Aproveitando a IA, ela oferece um ambiente colaborativo onde os usuários podem gerenciar, rotular e aprimorar dados de forma eficiente. A plataforma suporta soluções no local e serviços de rotulagem integrados, tornando-a adequada para diversas indústrias que exigem rotulagem de dados de alta qualidade. Ao automatizar tarefas que consomem muito tempo, a Unitlab acelera significativamente a anotação de dados, garantindo alta precisão e escalabilidade. É uma escolha ideal para equipes de IA, startups e empresas que desenvolvem grandes conjuntos de dados de treinamento e produtos impulsionados por IA.