Evolving Agents предоставляет основанную на генетическом программировании структуру для создания и эволюции модульных ИИ-агентов. Пользователи собирают архитектуру агентов из взаимозаменяемых компонентов, определяют симуляции среды и показатели фитнеса, затем запускают циклы эволюции для автоматического создания улучшенных поведений агентов. В библиотеку входят инструменты для мутаций, кроссинговера, управления популяцией и мониторинга эволюции, что позволяет исследователям и разработчикам прототипировать, тестировать и совершенствовать автономных агентов в различных симулированных средах.

Мульти-агент фондового рынка — это продвинутая открытая платформа Python, созданная для оптимизации автоматической торговли с помощью скоординированных ИИ-агентов. Каждый агент специализируется на конкретной функции: агенты получения данных собирают и очищают рыночные потоки в реальном времени; агенты генерации сигналов используют модели машинного обучения для прогнозных инсайтов; агенты бэктестинга оценивают стратегии на исторических данных; агенты управления портфелем оптимизируют распределение активов; агенты исполнения взаимодействуют с брокерскими API для размещения ордеров; агенты управления рисками обеспечивают соблюдение ограничений. Архитектура на основе конфигурационных файлов позволяет добавлять модули по принципу "подключай-выключай", поддерживая настройку алгоритмов, источников данных и параметров риска. Подходит для исследований, реальной торговли и разработки, ускоряя развертывание количественных стратегий и масштабируемость операций.