Pentagi — это платформа без кода для создания, обучения и развертывания интеллектуальных диалоговых агентов для различных бизнес-сценариев. С помощью визуального конструктора потоков вы определяете намерения, сущности и отклики. Интеграция с внешними API обеспечивает динамическое получение данных и автоматизацию задач. Размещайте агентов в веб-чатах, мессенджерах или мобильных SDK, а затем отслеживайте их производительность с помощью встроенной аналитической панели для оптимизации диалогов и эффективности агента.

SoccerAgent — это специализированная система ИИ, разработанная для создания и обучения автономных футбольных агентов с использованием современных методов многопроцессного обучения с подкреплением (MARL). Она моделирует реалистичные футбольные матчи в 2D или 3D, предлагая инструменты для определения функций вознаграждения, настройки характеристик игроков и реализации стратегических тактик. Пользователи могут интегрировать популярные алгоритмы RL (такие как PPO, DDPG и MADDPG) через встроенные модули, отслеживать прогресс обучения через панели управления и визуализировать поведение агентов в реальном времени. Эта система поддерживает обучение сценариев для атаки, защиты и протоколов координации. Благодаря расширяемому коду и детальной документации SoccerAgent позволяет исследователям и разработчикам анализировать динамику команд и совершенствовать стратегии игры на базе ИИ для учебных и коммерческих проектов.

AgentChat — это веб-платформа для AI-агентов, которая предоставляет интерфейс без кода для создания, обучения и развертывания чат-ботов. Пользователи могут выбирать модели OpenAI или настраиваемые LLM, конфигурировать динамическую память для сохранения контекста, интегрировать внешние API как плагины и управлять несколькими агентами в одном рабочем пространстве. Встроенные инструменты совместной работы позволяют командам безопасно совместно разрабатывать и делиться агентами. Агентов можно развернуть по делимсяым ссылкам или встроить в приложения.

gym-llm расширяет экосистему OpenAI Gym, определяя текстовые среды, в которых агенты LLM взаимодействуют через подсказки и действия. Каждая среда следует соглашениям Gym для шага, сброса и отображения, выдавая наблюдения в виде текста и принимая ответы, сгенерированные моделью, как действия. Разработчики могут создавать собственные задачи, задавая шаблоны подсказок, вычисление награды и условия завершения, что позволяет реализовать сложные тесты на принятие решений и диалоги. Интеграция с популярными библиотеками RL, инструментами логирования и настраиваемыми метриками оценки обеспечивает полноценные эксперименты. Поскольку вы можете оценивать способность LLM решать головоломки, управлять диалогами или справляться с структурированными задачами, gym-llm предоставляет стандартизированный и воспроизводимый фреймворк для исследований и разработки продвинутых языковых агентов.