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.

AI-агент Pega интегрирует передовые алгоритмы машинного обучения для оптимизации процессов обслуживания клиентов. Он может автономно отвечать на запросы клиентов, анализировать данные пользователей и предоставлять индивидуальные решения, сокращая время ожидания и повышая общее качество обслуживания. Этот AI-агент также учится на прошлых взаимодействиях, чтобы постоянно повышать свою производительность и точность, позволяя компаниям масштабировать свои операции, не теряя при этом высоких уровней удовлетворенности клиентов.