Fast Reinforcement Learning — это специализированная Python-обёртка, предназначенная для ускорения разработки и выполнения агентов обучения с усилением. Она обеспечивает поддержку популярных алгоритмов, таких как PPO, A2C, DDPG и SAC, в сочетании с управлением высокопроизводительными векторизированными средами. Пользователи могут легко настраивать сеть политик, изменять учебные циклы и использовать GPU-ускорение для масштабных экспериментов. Модульная архитектура гарантирует бесшовную интеграцию с окружениями OpenAI Gym, что позволяет исследователям и практикам прототипировать, создавать бенчмарки и развёртывать агентов в различных задачах управления, игр и симуляций.

DVC AI - это набор инструментов, предназначенных для оптимизации управления проектами машинного обучения. Он предлагает функции, такие как версионность данных, отслеживание экспериментов и реестр моделей. С DVC AI пользователи могут автоматизировать свои вычислительные ресурсы, управлять предварительной обработкой данных и обеспечивать воспроизводимость экспериментов. Платформа поддерживает бесшовную интеграцию с облачными службами, позволяя параллельную обработку и эффективное использование ресурсов.

NavGround Learning предоставляет полный набор инструментов для разработки и бенчмаркинга агентов обучения с усилением в задачах навигации. Поддерживаются мультиигровые симуляции, моделирование столкновений, настраиваемые сенсоры и исполнительные устройства. Пользователи могут выбирать из предопределённых шаблонов политик или реализовывать собственные архитектуры, обучаться передовыми RL-алгоритмами и визуализировать показатели производительности. Интеграция с OpenAI Gym и Stable Baselines3 упрощает управление экспериментами, а встроенные инструменты логирования и визуализации позволяют углубленный анализ поведения агентов и динамики обучения.

Фреймворк моделирования агентов LLM позволяет разрабатывать, выполнять и анализировать моделируемые среды, где автономные агенты взаимодействуют через большие языковые модели. Пользователи могут регистрировать несколько экземпляров агентов, назначать настраиваемые подсказки и роли, а также указывать каналы связи, такие как обмен сообщениями или общий состояние. Фреймворк управляет циклами моделирования, собирает журналы и вычисляет показатели, такие как частота ходов, задержка отклика и показатели успеха. Он обеспечивает бесшовную интеграцию с OpenAI, Hugging Face и локальными LLM. Исследователи могут создавать сложные сценарии — переговоры, распределение ресурсов или совместное решение проблем — чтобы наблюдать за возникающим поведением. Расширяемая архитектура плагинов позволяет добавлять новые поведения агентов, ограничения окружения или модули визуализации, способствуя воспроизводимым экспериментам.