MagicBlocks меняет подход пользователей к созданию и восприятию виртуальных миров с помощью мощных инструментов, управляемых ИИ. Этот ИИ-агент упрощает проектирование 3D-окружений, автоматизируя сложные задачи, что делает его доступным как для новичков, так и для опытных создателей. Пользователи могут легко манипулировать элементами, настраивать окружения и визуализировать свои идеи в реальном времени, обеспечивая бесшовный творческий процесс от концепции до выполнения.

Модуль Terraform AI Agent предоставляет переиспользуемую конфигурацию Terraform, которая автоматизирует полный цикл подготовки бекенда AI-агента. Он создает VPC AWS, роли IAM с минимальными правами, функции Lambda, подключенные к API OpenAI или другим моделям, REST-интерфейсы API Gateway и необязательные Step Functions для оркестрации рабочих процессов. Пользователи могут настраивать переменные окружения, параметры масштабирования, логирование и мониторинг. Модуль упрощает сложную cloud-конфигурацию за счет простых входных данных, позволяя развертывать безопасные и повторяемые системы для диалоговых AI-агентов, автоматизации задач или роботов обработки данных за считанные минуты.

JasonEnvironments предоставляет коллекцию модулей среды, разработанных специально для Jason-мультитсистемы. Каждый модуль открывает стандартизированный интерфейс, чтобы агенты могли воспринимать, действовать и взаимодействовать в различных сценариях, таких как преследование-уклонение, добыча ресурсов и совместные задачи. Библиотека легко интегрируется в существующие проекты Jason: просто добавьте JAR, настройте нужную среду в файле архитектуры агента и запустите симуляцию. Разработчики также могут расширять или настраивать параметры и правила для адаптации среды под свои исследовательские или образовательные нужды.

SeeAct предназначен для оснащения агентов видения-языка двухступенчатой системой: модуль планирования на базе больших языковых моделей создает подцели на основе наблюдаемых сцен, а модуль выполнения переводит эти подцели в действия, специфичные для окружения. В базовом восприятии извлекаются признаки объектов и сцен из изображений или симуляций. Модульная архитектура позволяет легко заменять планировщики или сети восприятия и поддерживает оценку в AI2-THOR, Habitat и пользовательских средах. SeeAct ускоряет исследование интерактивного embodied AI, предоставляя разложение задач, привязку и выполнение от начала до конца.

Масштабируемый MADDPG — это исследовательская рамка для многопрограммного обучения с усилением, обеспечивающая масштабируемую реализацию алгоритма MADDPG. В ней используются центральные критики в процессе обучения и независимые актеры при выполнении для стабильности и эффективности. Библиотека включает Python-скрипты для определения пользовательских окружений, настройки архитектур сетей и гиперпараметров. Пользователи могут обучать множество агентов параллельно, отслеживать метрики и визуализировать кривые обучения. Он интегрируется с окружениями, похожими на OpenAI Gym, и поддерживает ускорение с помощью GPU через TensorFlow. Благодаря модульной структуре, масштабируемый MADDPG обеспечивает гибкие эксперименты в кооперативных, соревновательных или смешанных задачах, облегчая быстрое прототипирование и бенчмаркинг.