Agentic 應用範本是一個完全配置的 Next.js 項目，作為開發 AI 驅動代理應用的基礎。它採用模組化的資料夾結構、環境變數管理和範例代理工作流程，利用 OpenAI 的 GPT 模型和 Pinecone 等向量資料庫。範本演示了串行多步鏈、對話式問答代理和文本產生端點等關鍵範例，開發者可輕鬆自訂流程邏輯，整合其他服務，並部署到 Vercel 或 Netlify 等平台。採用 TypeScript 支援與內建錯誤處理，減少初始設定時間並提供豐富的文件說明以便擴展。

mini-AlphaStar透過提供一個易於存取的開源PyTorch框架，幫助解開複雜的AlphaStar架構。內含空間特徵編碼器用於螢幕和縮圖輸入，非空間特徵處理，LSTM記憶模組，以及用於動作選擇與狀態評估的獨立策略與價值網絡。利用模仿學習啟動，並透過自我對弈的強化學習進行微調，支援與pysc2相容的環境封裝器，TensorBoard日誌與可配置超參數。研究人員與學生能從人類遊戲中建立資料集，根據自訂情境訓練模型，評估代理表現，並可視化學習曲線。模組化的程式碼庫方便實驗不同網絡變體、訓練流程和多代理設定。設計用於教學與快速原型，不用於正式部署。