LemLab — это модульная структура для разработки AI-агентов на базе больших языковых моделей. Разработчики могут создавать пользовательские шаблоны подсказок, цеплять многошаговые цепочки рассуждений, интегрировать внешние инструменты и API, а также настраивать системы хранения памяти для сохранения контекста диалогов. В комплекте также есть тестовые комплекты для оценки эффективности агентов на конкретных задачах. Предоставляя повторно используемые компоненты и ясные абстракции для агентов, инструментов и памяти, LemLab ускоряет экспериментирование, отладку и развертывание сложных приложений LLM в исследовательских и производственных средах.

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.

Шепортинг — это открытая симуляционная платформа, предназначенная для исследований и разработок в области обучения с подкреплением с целью изучения и реализации задач пастушества с несколькими агентами. Она предоставляет среду, совместимую с Gym, в которой агенты могут обучаться выполнять поведение, такое как охватывание, сбор и рассеивание целевых групп в непрерывных или дискретных пространствах. В рамках реализованы модульные функции формировки наград, параметризация среды и утилиты для мониторинга обучения. Пользователи могут задавать препятствия, динамичные популяции агентов и собственные политики с использованием TensorFlow или PyTorch. Скрипты визуализации создают траектории и видео взаимодействия агентов. Модульная структура Шепортинга обеспечивает легкую интеграцию с существующими библиотеками RL, что позволяет воспроизводимые эксперименты, сравнение новых стратегий координации и быстрое создание прототипов решений на базе ИИ.