Aeiva — платформа, ориентированная на разработчиков, которая позволяет создавать, развёртывать и оценивать автономных AI-агентов в гибких симуляционных средах. Она имеет движок на основе плагинов для определения среды, интуитивные API для настройки циклов принятия решений агентами и встроенные средства сбора метрик для анализа производительности. Framework поддерживает интеграцию с OpenAI Gym, PyTorch и TensorFlow, а также предоставляет веб-интерфейс в реальном времени для мониторинга симуляций. Инструменты бенчмаркинга Aeiva позволяют организовать турниры агентов, фиксировать результаты и визуализировать поведение агентов для тонкой настройки стратегий и ускорения исследований в области AI с несколькими агентами.

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.

Examify — это инновационная платформа на основе ИИ, созданная для того, чтобы помочь педагогам легко разрабатывать, генерировать и оценивать экзамены. Она использует передовые технологии ИИ, чтобы предложить настраиваемые шаблоны тестов, автоматизированную оценку и глубокий анализ данных для повышения эффективности и результативности тестирования. Независимо от того, являетесь ли вы учителем, образовательным учреждением или поставщиком обучения, Examify обеспечивает точные и справедливые оценки, экономя время и усилия в управлении экзаменами.

GridWorldEnvs предоставляет полный набор окружений сеточного мира для поддержки проектирования, тестирования и сравнения систем обучения с усилением и мультиагентов. Пользователи могут легко настроить размеры сетки, начальные позиции агентов, местоположения целей, препятствия, структуры наград и пространства действий. В комплект входят шаблоны, такие как классическая навигация по сетке, избегание препятствий и кооперативные задачи, а также возможность определения собственных сценариев через JSON или Python-классы. Бесшовная интеграция с API OpenAI Gym позволяет применять стандартные алгоритмы RL напрямую. Кроме того, GridWorldEnvs поддерживает эксперименты с одним или множеством агентов, средства логирования и визуализации для отслеживания эффективности агентов.

HoneyHive — это комплексная платформа, предоставляющая инструменты для оценки ИИ, тестирования и наблюдения, в первую очередь предназначенная для команд, создающих и поддерживающих приложения GenAI. Она позволяет разработчикам автоматически тестировать, оценивать и проводить бенчмаркинг моделей, агентов и RAG-конвейеров по критериям безопасности и производительности. Объединяя производственные данные, такие как трассировки, оценки и отзывы пользователей, HoneyHive содействует обнаружению аномалий, тщательному тестированию и итеративным улучшениям в системах ИИ, обеспечивая их готовность к производству и надежность.

LifelongAgentBench предназначена для моделирования реальных сценариев постоянного обучения, позволяя разработчикам тестировать AI-агентов на последовательности развивающихся задач. Фреймворк предоставляет API plug-and-play для определения новых сценариев, загрузки наборов данных и настройки политик управления памятью. Встроенные модули оценки считают метрики такие, как перенос вперед, перенос назад, уровень забывания и комбинированная производительность. Пользователи могут запускать базовые реализации или интегрировать проприетарных агентов, чтобы обеспечить сравнение при одинаковых условиях. Результаты экспортируются в стандартизированные отчеты с интерактивными графиками и таблицами. Модульная архитектура поддерживает расширения с кастомными загрузчиками данных, метриками и плагинами визуализации, что позволяет исследователям и инженерам адаптировать платформу под разные области применения.

MARL-DPP — это открытый исходный код, позволяющий организовать многоагентное обучение с подкреплением (MARL) с принудительным разнообразием через детерминантные точечные процессы (DPP). Традиционные подходы MARL часто сталкиваются с сходимостью политик к похожему поведению; MARL-DPP решает эту проблему, внедряя меры на базе DPP, чтобы поощрять агентов сохранять разнообразное распределение действий. Набор инструментов предоставляет модульный код для включения DPP в цели обучения, выбор политик и управление исследованием. В комплект входит готовое интегрирование с стандартными средами OpenAI Gym и Multi-Agent Particle Environment (MPE), а также утилиты для управления гиперпараметрами, журналирования и визуализации метрик разнообразия. Исследователи могут оценить влияние ограничений на разнообразие на кооперативные задачи, ресурсо-распределение и соревновательные игры. Расширяемый дизайн поддерживает пользовательские среды и продвинутые алгоритмы, способствуя исследованию новых вариантов MARL-DPP.

Искусственный интеллект пробного экзамена - это передовая платформа, которая использует возможности искусственного интеллекта, чтобы помочь пользователям легко создавать индивидуализированные пробные экзамены. Пользователи могут вручную добавлять вопросы, генерировать новые и даже включать ссылки и PDF в качестве источников. Пользователи премиум-класса не имеют ограничений на создание вопросов и могут делать свои экзамены приватными. Это идеальный инструмент для всех, кто готовится к предстоящим экзаменам и хочет оптимизировать и гибко проводить тестирование.

MultiAgentSystems предназначена для упрощения процесса создания и оценки приложений многоагентного обучения с подкреплением (MARL). Платформа включает реализации современных алгоритмов, таких как MADDPG, QMIX, VDN, а также централизованное обучение с децентрализованным исполнением. В ней реализованы модульные обертки для сред OpenAI Gym, протоколы коммуникации между агентами и утилиты для журналирования метрик, таких как награда и сходимость. Исследователи могут настраивать архитектуры агентов, гиперпараметры, моделировать сценарии, включая совместную навигацию, распределение ресурсов и противоборствующие игры. Благодаря встроенной поддержке PyTorch, ускорению на GPU и интеграции с TensorBoard, MultiAgentSystems ускоряет эксперименты и бенчмаркинг в области коллаборативного и соревновательного многоагентного обучения.

Nonfinito.xyz - это платформа, предназначенная для облегчения сравнения и оценки мультимодальных моделей. Она предоставляет пользователям комплексные инструменты для выполнения и совместного использования оценок, выходя за рамки традиционных языковых моделей (LLMs) и включая различные мультимодальные модели. Это помогает получить более глубокие инсайты и улучшить производительность, используя широкий спектр параметров и метрик. Nonfinito стремится упростить процесс оценки и сделать его доступным для исследователей, разработчиков и ученых данных, стремящихся оптимизировать свои модели.

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.

OpenAgent предоставляет комплексную платформу для разработки автономных ИИ-агентов, которые могут понимать задачи, планировать многошаговые действия и взаимодействовать с внешними службами. Интеграция с LLM, такими как OpenAI и Anthropic, позволяет осуществлять рассуждения и принятие решений на естественном языке. Платформа включает систему плагинов для выполнения HTTP-запросов, работы с файлами и пользовательских функций Python. Модули управления памятью позволяют сохранять и извлекать контекстную информацию между сессиями. Разработчики могут расширять функциональность через плагины, настраивать передачу данных в реальном времени и использовать встроенные инструменты логгирования и оценки для мониторинга работы агента. OpenAgent упрощает управление сложными рабочими потоками, ускоряет прототипирование интеллектуальных помощников и обеспечивает модульную архитектуру для масштабируемых приложений ИИ.

Questgen.ai - это сложная платформа, управляемая ИИ, которая быстро и удобно генерирует викторины из любого текста. Специализируется на образовательных и обучающих задачах, поддерживает различные типы вопросов, включая выбор вопросов (MCQs), верно/неверно, заполнение пропусков и вопросы более высокого уровня. Используя передовые алгоритмы обработки естественного языка, Questgen обеспечивает создание высококачественных, контекстно релевантных вопросов, повышая вовлеченность учащихся и точность оценивания.

Qwizzard — это комплексный инструмент, разработанный для того, чтобы сделать создание викторин и оцениваний, их распространение и анализ простыми и эффективными. Он позволяет пользователям привлекать свою аудиторию с помощью интерактивных и настраиваемых викторин, что делает его идеальным для educators, marketers и бизнеса. С помощью Qwizzard создание викторин является простым, и платформа поддерживает мощную аналитику, чтобы предоставить глубокие инсайты о производительности участников. Делитесь своими викторинами без швов с помощью настраиваемых опций и собирайте значимые данные для улучшения своих стратегий и повышения вовлеченности.

Quizify использует передовые технологии ИИ для упрощения создания викторин для преподавателей. Автоматизируя генерацию вопросов и форматов викторин, Quizify экономит драгоценное время учителей и обеспечивает неизменно высокое качество оценок. Пользователи могут легко создавать, настраивать и делиться викторинами, которые можно персонализировать в соответствии с различными образовательными средами и целями. Платформа поддерживает различные типы вопросов, такие как множественный выбор, истинные/ложные и краткие ответы, обеспечивая комплексный инструмент для различных образовательных нужд. Более того, Quizify предлагает аналитические инструменты для отслеживания эффективности и выявления областей для улучшения.

Wise Agents предлагает полный и ищущийся каталог платформ и фреймворков AI-агентов. Он включает фильтры по категориям, языкам программирования, типам лицензий и другим параметрам, чтобы помочь пользователям выбрать подходящий инструмент. Каждая запись агента содержит подробный профиль, ключевые возможности, ссылки на GitHub и документацию, а также оценки сообщества. Сайт регулярно обновляется благодаря вкладам сообщества, чтобы каждая новая версия и разработка агента были доступны в одном централизованном ресурсе.

Yunkao AI — это современная платформа для онлайн-экзаменов, разработанная для обеспечения безопасных и эффективных оценок с использованием передовых технологий ИИ. Система оснащена такими функциями, как аутентификация с помощью распознавания лиц, двойной контроль с различных устройств, экзаменационный режим и оценки на основе ИИ. Она предназначена для широкого круга организаций, включая образовательные учреждения, государственные органы и предприятия, обеспечивая надежные и оптимизированные процессы экзаменов. При поддержке различных устройств и операционных систем Yunkao AI стремится обеспечить гибкие и масштабируемые решения для оценки.

Jinshuju – это комплексный онлайн-инструмент для создания форм, предназначенный для упрощения процесса сбора, управления и анализа данных. Независимо от того, необходимо ли вам проводить опросы, академические исследования или собирать отзывы от клиентов, Jinshuju предлагает широкий спектр функций, чтобы сделать этот процесс быстрым и легким. С настраиваемыми шаблонами и мощной аналитикой он помогает пользователю выявлять ценные инсайты из их данных.

Asker-I — это инновационный инструмент, основанный на ИИ, разработанный для быстрого и эффективного создания вопросов. Просто загрузите свои материалы или укажите темы, и ИИ возьмет на себя утомительный процесс формирования вопросов. Asker-I может обрабатывать большие документы, поддерживает различные типы вопросов и обещает высокую настройку для удовлетворения разнообразных потребностей. Это делает его бесценным ресурсом для педагогов, исследователей и всех, кто нуждается в быстрой и надежной генерации вопросов.

CommNet — это библиотека ориентированная на исследования, реализующая архитектуру CommNet, позволяющую нескольким агентам делиться скрытыми состояниями на каждом шаге времени и обучаться координировать действия в кооперативных средах. Включает определения моделей PyTorch, скрипты обучения и оценки, оболочки среды для OpenAI Gym и утилиты для настройки каналов связи, количества агентов и глубины сети. Исследователи и разработчики могут использовать CommNet для прототипирования и бенчмаркинга стратегий межагентской коммуникации в задачах навигации, преследования–уклонения и сбора ресурсов.