Plan Agent с Meta-Agent предоставляет многоуровневую архитектуру ИИ-агентов: агент планирования создает структурированные стратегии для достижения целей высокого уровня, а мета-агент контролирует выполнение, вносит изменения в планы и делегирует подпомощников. Встроены плагины-интеграторы (например, API веб-сервисов, базы данных), постоянная память для хранения контекста и настраиваемое логирование для анализа эффективности. Пользователи могут расширять систему собственными модулями — от обработки данных до генерации контента и поддержки решений.

defaultmodeAGENT — это фреймворк на Python, упрощающий создание интеллектуальных агентов, которые самостоятельно выполняют многозадачные рабочие процессы. В нем реализована стратегия планирования в режиме по умолчанию — адаптивный механизм для определения времени исследования и использования, — а также бесшовная интеграция облачных инструментов и API. Агенты поддерживают диалоговую память, динамическое подсказки и ведение логов для отладки. Основанный на API OpenAI, он позволяет быстро прототипировать помощников для извлечения данных, исследований и автоматизации задач.

TimeHero — это умный инструмент управления работой, разработанный для того, чтобы помочь пользователям эффективно планировать и организовывать их повседневные задачи. Используя искусственный интеллект, TimeHero умно планирует задачи в соответствии с существующими обязательствами, такими как встречи и сроки, обеспечивая оптимальное использование вашего времени. Платформа удобна для пользователя и бесшовно интегрируется с другими инструментами, позволяя получить единое представление о вашей нагрузке. Благодаря таким функциям, как приоритезация задач, повторяющиеся задачи и адаптивное планирование, пользователи могут легко управлять своими рабочими процессами и максимизировать производительность, что делает его ценным активом для команд и организаций.

DEf-MARL (Фреймворк децентрализенного исполнения для многопользовательского обучения с подкреплением) обеспечивает надежную инфраструктуру для выполнения и обучения кооперативных агентов без централизованных контроллеров. Он использует протоколы связи peer-to-peer для обмена политиками и наблюдениями между агентами, обеспечивая координацию через локальные взаимодействия. Фреймворк бесшовно интегрируется с такими популярными инструментами RL, как PyTorch и TensorFlow, предлагая настраиваемые оболочки окружения, сборку распределенных запусков и модули синхронизации градиентов. Пользователи могут определять индивидуальные пространства наблюдения, функции награды и топологии связи. DEf-MARL поддерживает динамическое добавление и удаление агентов во время выполнения, отказоустойчивое выполнение за счет репликации критического состояния между узлами и адаптивное расписание связи для балансировки исследования и эксплуатации. Он ускоряет обучение за счет параллельного моделирования окружений и уменьшения центральных узких мест, что делает его подходящим для масштабных исследований MARL и промышленных симуляций.

Молли - это продвинутый агент ИИ, который служит вашим персональным ассистентом. Он помогает управлять вашим расписанием, организуя задачи, устанавливая напоминания и облегчая встречи. С его умной обработкой естественного языка вы можете общаться с Молли разговорным языком, что делает делегирование задач и получение обновлений легким. Независимо от того, вы опаздываете или вам нужно перенести встречи, Молли адаптируется к вашим потребностям, обеспечивая вашу продуктивность.