Vanilla Agents — это лёгкий фреймворк на базе PyTorch, предоставляющий модульные и расширяемые реализации основных агентов обучения с подкреплением. Он поддерживает алгоритмы DQN, Double DQN, PPO и A2C, с подключаемыми обёртками окружений, совместимыми с OpenAI Gym. Пользователи могут настраивать гиперпараметры, регистрировать метрики обучения, сохранять контрольные точки и визуализировать кривые обучения. Код организован ясно, что делает его идеальным для прототипирования, образовательных целей и бенчмаркинга новых идей в RL.

CrewAI-Learning — это библиотека с открытым исходным кодом, предназначенная для упрощения проектов по обучению с несколькими агентами с усилением. Она предлагает каркасы окружений, модульное определение агентов, настраиваемые функции вознаграждения и набор встроенных алгоритмов, таких как DQN, PPO и A3C, адаптированных для совместных задач. Пользователи могут определять сценарии, управлять циклами обучения, вести журнал метрик и визуализировать результаты. Фреймворк поддерживает динамическую настройку команд агентов и стратегий обмена вознаграждениями, что облегчает прототипирование, оценку и оптимизацию решений ИИ для сотрудничества в различных областях.

Supervisor LlamaIndex — это ориентированный на разработчиков фреймворк на Python для создания, запуска и мониторинга агентов ИИ на базе LlamaIndex. Он предоставляет инструменты для определения рабочих процессов в виде узлов — таких как извлечение, подведение итогов и пользовательская обработка — и соединения их в направленные графы. Supervisor контролирует каждый шаг, проверяя выводы на соответствие схемам, повторно пытается при ошибках и ведет учет метрик. Это обеспечивает надежные, воспроизводимые цепочки процессов для задач, таких как генерация с использованием дополненного извлечения, QA документов и извлечение данных из различных наборов данных.