Multiagent-Prediction-Reward — это исследовательский каркас, объединяющий предсказательные модели и механизмы распределения наград для многог агентного обучения с усилением. В его состав входят оболочки окружения, нейронные модули для прогнозирования действий сверстников и настраиваемая логика маршрутизации наград, адаптирующаяся к результатам работы агентов. Репозиторий содержит конфигурационные файлы, образцовые скрипты и панели оценки для проведения экспериментов по совместным задачам. Пользователи могут расширять код для тестирования новых функций наград, интеграции новых окружений и сравнения с существующими алгоритмами RL для множественных агентов.

AgentMatch.AI использует обширный анализ данных, чтобы сопоставить вас с лучшими агентами по недвижимости в вашем районе. Независимо от того, покупаете вы или продаете, наша платформа анализирует тысячи агентов и их результаты, чтобы предоставить вам персонализированные рекомендации. Наша технология обеспечивает связь с лучшими профессионалами, которые могут быстрее закрывать сделки и достигать лучших цен, помогая вам легко справляться со сложностями недвижимости.

CallZen - это продвинутый инструмент разговорного интеллекта, предназначенный для трансформации взаимодействий с клиентами. Транскрибируя и анализируя звонки, чаты и встречи, CallZen выявляет ключевые моменты, оценивает производительность агентов и предоставляет практические подсказки. Основные функции включают анализ настроений, автоматизированные аудиты соблюдения норм и индивидуальную аналитику. Это позволяет компаниям оптимизировать производительность агентов, улучшать обслуживание клиентов, увеличивать продажи и обеспечивать соблюдение норм на основе данных ИИ.

Easy-Agent ускоряет разработку AI-агентов, предоставляя модульную платформу, которая объединяет LLM с внешними инструментами, памятью сессий в памяти и настраиваемыми потоками действий. Разработчики начинаются с определения набора оберток инструментов, которые предоставляют API или исполняемые файлы, затем создают экземпляр агента с желаемыми стратегиями рассуждений — например, одношаговыми, многошаговыми цепочками или пользовательскими подсказками. Фреймворк управляет контекстом, динамически вызывает инструменты на основе вывода модели и отслеживает историю разговора через память сессии. Поддерживает асинхронное выполнение параллельных задач и надежную обработку ошибок для стабильной работы агента. Абстрагируя сложную оркестрацию, Easy-Agent позволяет командам разворачивать интеллектуальных ассистентов для автоматизированных исследований, ботов поддержки клиентов, потоков извлечения данных и помощников по планированию с минимальными настройками.