NeXent — это гибкая платформа для агентов ИИ, которая позволяет определять пользовательских цифровых работников через YAML или SDK на Python. Вы можете интегрировать несколько LLM, внешних API и цепочек инструментов в модулярные пайплайны. Встроенные модули памяти поддерживают взаимодействия с состоянием, а панель мониторинга обеспечивает отображение данных в реальном времени. NeXent поддерживает локальное и облачное развертывание, Docker-контейнеры и масштабируется по горизонтали для корпоративных нагрузок. Открытая архитектура поощряет расширяемость и плагины сообщества.

Fleak предоставляет командам данных возможность создавать, управлять и автоматизировать рабочие процессы на основе ИИ без необходимости в инфраструктуре. Его интуитивно понятный интерфейс позволяет пользователям легко разрабатывать и развертывать конечные точки API, что делает его идеальным для тех, кто хочет упростить операции с данными. С помощью мощных инструментов мониторинга Fleak гарантирует, что рабочие процессы не только масштабируемые, но и эффективные, позволяя командам сосредоточиться на инновациях, а не на обслуживании. Платформа поддерживает интеграцию с ведущими сервисами данных, что делает ее комплексным решением для оркестрации данных.

Lakera сосредоточена на предоставлении решений безопасности уровня предприятия для крупных языковых моделей (LLM). Их основной продукт, Lakera Guard, позволяет организациям разрабатывать и эксплуатировать приложения генеративного ИИ, не беспокоясь о вводах команд, потере данных или раскрытии вредоносного контента. Предоставляя такие инструменты, как мониторинг в реальном времени, обнаружение угроз и автоматизированные проверки соблюдения норм, Lakera обеспечивает надежность, безопасность и доверие к моделям ИИ.

Этот проект с открытым исходным кодом представляет собой полный фреймворк обучения с подкреплением для нескольких агентов на базе PyTorch и Unity ML-Agents. Включает децентрализованные алгоритмы DDPG, обертки окружения и тренировочные скрипты. Пользователи могут настраивать политики агентов, критические сети, буферы повторных данных и параллельных рабочих. Встроены хуки для логирования и мониторинга с помощью TensorBoard, а модульная структура позволяет легко внедрять пользовательские функции награды и параметры окружения. В репозитории есть примерные сцены Unity с демонстрациями задач совместной навигации, что делает его идеально подходящим для расширения и бенчмаркинга сценариев с множеством агентов в симуляциях.