llm-lab обеспечивает гибкий набор инструментов для создания интеллектуальных агентов с использованием больших языковых моделей. Включает движок оркестровки агентов, поддержку пользовательских шаблонов, отслеживание состояния и памяти, а также бесшовную интеграцию с внешними API и плагинами. Пользователи могут писать сценарии, определять цепочки инструментов, симулировать взаимодействия и собирать журналы производительности. В рамках также есть встроенный тестовый набор для проверки поведения агентов на соответствие ожидаемым результатам. Благодаря расширяемости, llm-lab позволяет разработчикам менять поставщиков LLM, добавлять новые инструменты и совершенствовать логику агентов через итерационные эксперименты.

OpenAgent предоставляет комплексную платформу для разработки автономных ИИ-агентов, которые могут понимать задачи, планировать многошаговые действия и взаимодействовать с внешними службами. Интеграция с LLM, такими как OpenAI и Anthropic, позволяет осуществлять рассуждения и принятие решений на естественном языке. Платформа включает систему плагинов для выполнения HTTP-запросов, работы с файлами и пользовательских функций Python. Модули управления памятью позволяют сохранять и извлекать контекстную информацию между сессиями. Разработчики могут расширять функциональность через плагины, настраивать передачу данных в реальном времени и использовать встроенные инструменты логгирования и оценки для мониторинга работы агента. OpenAgent упрощает управление сложными рабочими потоками, ускоряет прототипирование интеллектуальных помощников и обеспечивает модульную архитектуру для масштабируемых приложений ИИ.

GYM_XPLANE_ML оборачивает симулятор полетов X-Plane как среду OpenAI Gym, предоставляя управление газом, рулем высоты, элеронами и рулем направления как пространства действий, а такие параметры полета, как высота, скорость и ориентация, как наблюдения. Пользователи могут писать сценарии обучения на Python, выбирать предопределенные сценарии или настраивать контрольные точки, погодные условия и модели самолетов. Библиотека обеспечивает низколатентную связь с X-Plane, выполнение эпизодов в синхронном режиме, логирование метрик и поддержку рендеринга в реальном времени для отладки. Она способствует итеративной разработке автопилотов на базе ML и экспериментальных алгоритмов RL в фотореалистичной среде полетов.

Advanced_RAG предоставляет модульную цепочку для задач генерации с дополнением поиска, включая загрузчики документов, конструкторы векторных индексов и менеджеры цепочек. Пользователи могут настраивать различные базы данных векторов (FAISS, Pinecone), изменять стратегии поиска (по сходству, гибридный), интегрировать любые LLM для получения контекстных ответов. Также поддерживаются метрики оценки и ведение логов для оптимизации производительности. Разработан для масштабируемости и расширяемости в производственной среде.

AI-агент Azul — специализированное решение для соревнований по настольной игре Azul. Реализованный на Python, он моделирует состояние игры, использует поиск Minimax для детерминированного отсечения вариантов и применяет Монте-Карло Tree Search для исследования вероятностных исходов. Агент использует пользовательские эвристики для оценки позиций на доске, отдавая предпочтение линиям размещения тайлов, приносящим наибольшее количество очков. Поддерживает режим одиночных турниров, пакетное моделирование и логирование результатов для анализа эффективности. Пользователи могут настраивать параметры алгоритма, интегрировать его в собственные игровые окружения и визуализировать деревья решений для понимания выбора ходов.