多代理視覺追蹤實現一個分散式追蹤系統，由互相通信的智能代理組成，以提升影片物件追蹤的準確性與韌性。代理執行卷積神經網路進行偵測、共享觀察以處理遮擋，並透過強化學習調整追蹤參數。相容於主要的影片資料集，支持訓練與即時推理。用戶可輕鬆整合於現有流程，並擴展代理行為以符合客製化應用。

llm-ReAct 實現了大型語言模型的 ReAct（推理與行動）架構，實現了思考鏈推理與外部工具執行和記憶存儲的無縫集成。開發者可以配置自定義工具集，如網路搜索、資料庫查詢、文件操作和計算器，並指示代理計劃多步任務，根據需要調用工具以獲取或處理信息。內建的記憶模組保存對話狀態和過去的行動，支持更具上下文感知的代理行為。使用模塊化的 Python 代碼和 OpenAI API 支持，llm-ReAct 簡化了智能代理的實驗和部署，可適應性解決問題、自動化流程並提供富有上下文的回應。