Patrolling-Zoo提供一個彈性的框架，讓用戶能在Python中建立與實驗多智慧體巡邏任務。庫內包含多種基於格子與圖形的模擬環境，模擬監控、巡查與覆蓋場景。用戶可自行設定智慧體數量、地圖大小、拓撲結構、獎勵和觀測空間。藉由與PettingZoo與Gym API的相容性，支援與流行強化學習演算法的順暢整合。此環境便於在一致設定下進行基準測試與技術比較。通過提供標準場景與自訂工具，促進自主機器人、安保監控、搜尋救援及多智慧體協調策略的研究與應用。

Anomali Copilot作為網絡安全團隊的智能助手，利用先進的AI和自然語言處理來協助評估威脅。它使任何技能水平的用戶能夠對網絡安全數據進行複雜的分析。通過自動檢測即將到來的威脅並提供上下文智識，它幫助組織保持警惕以抵禦潛在的網絡風險。這個工具不僅增強了個人表現，還促進了更廣泛的團隊合作，簡化了安全運營中心（SOCs）內的工作流程。