HMAS — это open-source фреймворк на Python, позволяющий разрабатывать иерархические многоагентные системы. Он предлагает абстракции для определения иерархий агентов, протоколов межагентной связи, интеграции среды и встроенных циклов обучения. Исследователи и разработчики могут использовать HMAS для прототипирования сложных взаимодействий агентов, обучения скоординированных политик и оценки производительности в моделируемых средах. Его модульная архитектура облегчает расширение и настройку агентов, сред и стратегий обучения.

IRIS (Interactive Research Ideation System) — это помощник, основанный на ИИ, позволяющий исследователям быстро прототипировать идеи для исследования. Пользователи вводят тему или область исследования, и IRIS генерирует индивидуальные исследовательские вопросы, выявляет ключевые концепции, синтезирует релевантные абстракты литературы, а также предлагает экспериментальные дизайны и методы. Он организует эти инсайты в настраиваемые рабочие процессы, поддерживая разработку гипотез, планирование сбора данных и интерпретацию результатов. В ходе итеративных диалогов IRIS уточняет результаты, основываясь на обратной связи, обеспечивает соответствие целям исследования и экспортирует структурированные отчеты в форматах PDF, DOCX или Markdown. Автоматизация повторяющихся задач и повышение креативности позволяют ускорить начальные этапы научных, разработческих лабораторных и стартап-проектов, стимулируя инновации и сокращая время получения инсайтов.

multi_agent_celar представляет собой модульную платформу ИИ, позволяющую осуществлять коммуникацию между несколькими интеллектуальными агентами на основе возникающего языка в симулированных окружениях. Пользователи могут задавать поведения агентов через файлы политик, настраивать параметры окружения и запускать сессии совместного обучения, в ходе которых агенты развивают собственные протоколы связи для решения кооперативных задач. В состав фреймворка входят скрипты оценки, инструменты визуализации и поддержка масштабируемых экспериментов, что делает его идеальным для исследований в области мультиагентного взаимодействия, возникающих языков и процессов принятия решений.

Простейшее самостоятельное обучение предлагает разработчикам очень простой способ создавать и обучать агентов обучения с усилением на Python. Фреймворк абстрагирует основные компоненты RL, такие как оболочки окружений, модули политик и буферы опыта в лаконичные интерфейсы. Пользователи могут быстро инициализировать окружения, определять пользовательские политики с помощью знакомых бэкендов PyTorch или TensorFlow, запускать обучающие циклы с встроенным логированием и сохранением контрольных точек. Библиотека поддерживает on-policy и off-policy алгоритмы, что позволяет гибко экспериментировать с Q-обучением, градиентами политики и методами актор-критик. Снижая объем шаблонного кода, простое самообучение позволяет специалистам, педагогам и исследователям быстро прототипировать алгоритмы, проверять гипотезы и визуализировать эффективность агентов с минимальной настройкой. Его модульная структура облегчает интеграцию с существующими ML-стеками и пользовательскими окружениями.