Tongui Agent предоставляет модульную архитектуру для создания AI-агентов, которые могут поддерживать состояние диалога, использовать внешние инструменты и координировать несколько субагентов. Разработчики настраивают LLM-бэкэнды, определяют пользовательские действия и присоединяют модули памяти для хранения контекста. В фреймворк входит SDK, CLI и middleware hooks для наблюдаемости, что облегчает интеграцию в веб-приложения или Node.js. Поддерживаемые LLM — OpenAI, Azure OpenAI и модели с открытым исходным кодом.

DataEnvGym предлагает коллекцию модульных и настраиваемых сред, построенных на API Gym, что облегчает исследования в области обучения с подкреплением в сферах, основанных на данных. Исследователи и инженеры могут выбрать встроенные задачи, такие как очистка данных, создание признаков, планирование пакетных задач и потоковая аналитика. Фреймворк поддерживает бесшовную интеграцию с популярными библиотеками RL, стандартизированные метрики оценки и инструменты логирования для отслеживания эффективности агентов. Пользователи могут расширять или объединять среды для моделирования сложных конвейеров данных и оценки алгоритмов в реалистичных условиях.

FileMarket AI выступает в качестве многофункциональной платформы, предназначенной для оптимизации жизненного цикла наборов данных, используемых для обучения искусственного интеллекта. Она использует сочетание человеческой экспертизы и передовых AI-агентов для сбора, проверки и аннотирования высококачественных данных. Благодаря использованию многоканального подхода, она поддерживает различные технологии блокчейн, повышая безопасность и прозрачность данных. Пользователи могут участвовать в децентрализованной торговой площадке, чтобы находить способы монетизации своих данных, тем самым способствуя устойчивой экономике данных, ориентированной на развитие ИИ. Платформа поддерживает широкий спектр типов данных и задач, обеспечивая гибкость для пользователей.