Solace AI — модульная платформа для агентов AI, позволяющая развернуть собственный разговорный помощник на своей инфраструктуре. Она предлагает управление контекстной памятью, поддержку векторных баз данных для поиска документов, хуки плагинов для внешних интеграций и веб-интерфейс для чата. Благодаря настраиваемым системным подсказкам и точному контролю источников знаний, вы можете создавать агентов для поддержки, обучения, личной продуктивности или внутренней автоматизации без использования сторонних серверов.

TUNiB предоставляет передовые решения разговорного ИИ, разработанные для эмоционального вовлечения пользователей. В их предложениях есть первый полностью открытый корейский sLLM для коммерческого использования, настраиваемые многоперсональные чат-боты и NLP-API, которые защищают платформы от ненависти, генерируемой ИИ, и нарушений конфиденциальности. Эти решения адаптированы для обеспечения плавного пользовательского опыта и могут быть быстро интегрированы для повышения вовлеченности и безопасности пользователей.

FreeThinker обеспечивает модульную архитектуру для определения агентов ИИ, которые могут автономно выполнять задачи, используя большие языковые модели, модули памяти и внешние инструменты. Разработчики могут конфигурировать агентов с помощью Python или YAML, подключать кастомные инструменты для поиска в Интернете, обработки данных или вызовов API, а также использовать встроенные стратегии планирования. Фреймворк управляет последовательным выполнением, сохранением контекста и агрегацией результатов, позволяя агентам работать автономно в исследовательских, автоматизационных или системах поддержки принятия решений.

Pacman AI предлагает полностью функциональную среду на Python и платформу для агентов для классической игры Pacman. Проект реализует основные алгоритмы обучения с подкреплением—Q-обучение и итерацию ценностей—для обучения агентов оптимальным политикам сбора пилюль, навигации по лабиринту и избегания призраков. Пользователи могут задавать собственные функции наград и настраивать гиперпараметры, такие как скорость обучения, коэффициент дисконтирования и стратегию исследования. Эта платформа поддерживает ведение метрик, визуализацию производительности и воспроизводимость экспериментов. Спроектирована для легкой расширяемости, что позволяет исследователям и студентам внедрять новые алгоритмы или нейросетевые подходы и сравнивать их с базовыми методами на сетке в области Pacman.