Agents-Deep-Research разработана для упрощения разработки и тестирования автономных агентов ИИ за счет использования модульной и расширяемой базы кода. В нее входит движок планирования задач, разбивающий заданные пользователем цели на подзадачи, модуль долговременной памяти для хранения и извлечения контекста, а также слой интеграции инструментов, позволяющий агентам взаимодействовать с внешними API и симулированными окружениями. Фреймворк также включает скрипты оценки и инструменты бенчмаркинга для измерения производительности агентов в различных сценариях. Основанный на Python и совместимый с разными backend LLM, он позволяет исследователям и разработчикам быстро прототипировать новые архитектуры агентов, проводить воспроизводимые эксперименты и сравнивать различные стратегии планирования в контролируемых условиях.

OpenSpiel — это исследовательский фреймворк, обеспечивающий широкий спектр окружений (от простых матричных игр до сложных настольных игр, таких как шахматы, го и покер) и реализующий различные алгоритмы обучения с укреплением и поиска (например, итерацию значений, градиент политики, Монтекарло-дерево поиска). Его модульное ядро на C++ и привязки к Python позволяют пользователям вставлять собственные алгоритмы, определять новые игры и сравнивать эффективность на стандартных бенчмарках. Спроектированный с учетом расширяемости, он поддерживает сценарии с одним и несколькими агентами, позволяя изучать кооперативные и соревновательные ситуации. Исследователи используют OpenSpiel для быстрого прототипирования алгоритмов, проведения масштабных экспериментов и обмена воспроизводимым кодом.