MultiAgentSystems предназначена для упрощения процесса создания и оценки приложений многоагентного обучения с подкреплением (MARL). Платформа включает реализации современных алгоритмов, таких как MADDPG, QMIX, VDN, а также централизованное обучение с децентрализованным исполнением. В ней реализованы модульные обертки для сред OpenAI Gym, протоколы коммуникации между агентами и утилиты для журналирования метрик, таких как награда и сходимость. Исследователи могут настраивать архитектуры агентов, гиперпараметры, моделировать сценарии, включая совместную навигацию, распределение ресурсов и противоборствующие игры. Благодаря встроенной поддержке PyTorch, ускорению на GPU и интеграции с TensorBoard, MultiAgentSystems ускоряет эксперименты и бенчмаркинг в области коллаборативного и соревновательного многоагентного обучения.

UI BabyAGI предоставляет упрощённый браузерный интерфейс для open-source автономного агента BabyAGI. Пользователи вводят общую цель и начальную задачу; система использует большие языковые модели для генерации последующих задач, их приоритизации в соответствии с релевантностью цели и выполнения каждого шага. В процессе UI BabyAGI хранит историю выполненных задач, показывает результаты каждого запуска и динамически обновляет очередь задач. Пользователи могут настраивать параметры, такие как тип модели, память и лимиты на выполнение, создавая баланс автоматизации и контроля в самоуправляемых рабочих процессах.