Text-to-Reward 提供一個流程，用於訓練能將文字描述或反饋映射為數值回饋的模型，供 RL 代理使用。它利用基於轉換器的架構並在收集的人類偏好數據上進行微調，自動學習如何將自然語言指令解讀為回饋信號。用戶可以用文字提示定義任意任務，訓練模型，再將學習到的回饋函數整合到任何 RL 演算法中。此方法消除手動設計回饋的需求，提高樣本效率，並讓代理能在模擬或現實環境中執行複雜的多步指令。

SuperPilot是一個自主的AI代理框架，利用大型語言模型來執行多步驟任務，無需人工干預。通過集成GPT和Anthropic模型，可以產生計畫、調用外部工具（如無界面瀏覽器進行網頁爬取、終端用於命令執行、記憶模塊來保持上下文）。用戶定義目標，SuperPilot動態協調子任務，維護任務隊列，並適應新資訊。模組化架構允許加入自訂工具、調整模型設定和記錄互動。有內建反饋循環，人工輸入能改善決策並提升成效。適用於自動化研究、程式碼任務、測試及例行資料處理流程。