Autogen Studio Research — это прототип исследования, размещенный на GitHub, для построения, визуализации и итераций мног Agent-приложений ИИ. Он предлагает веб-интерфейс, позволяющий перетаскивать компоненты агентов, определять каналы связи и настраивать цепочки выполнения. В основе он использует Python SDK для подключения к различным бекендам LLM (OpenAI, Azure, локальные модели) и обеспечивает визуальные журналы, метрики и инструменты отладки в реальном времени. Платформа предназначена для быстрого прототипирования систем совместных агентов, рабочих процессов принятия решений и автоматической оркестровки задач.

NeuralABM — это open-source библиотека на Python, использующая PyTorch для интеграции нейронных сетей в агентное моделирование. Пользователи могут задавать архитектуру агентов в виде нейронных модулей, определять динамику среды и обучать поведение агентов с помощью обратного распространения ошибок на этапах симуляции. Фреймворк поддерживает пользовательские сигналы вознаграждения, обучение по куррикулуму и синхронное или асинхронное обновление, что позволяет исследовать возникающие феномены. В комплект входят утилиты для логирования, визуализации и экспорта наборов данных, что позволяет исследователям и разработчикам анализировать производительность агентов, отлаживать модели и оптимизировать дизайн симуляций. NeuralABM упрощает сочетание обучения с подкреплением и ABM для приложений в области социальных наук, экономики, робототехники и AI-управляемого поведения NPC в играх. Он предоставляет модульные компоненты для настройки среды, поддерживает взаимодействие нескольких агентов и позволяет внедрять внешние датасеты или API для реальных симуляций. Открытая архитектура способствует воспроизводимости и совместной работе благодаря ясной конфигурации экспериментов и интеграции систем контроля версий.