gym-llm 擴展了 OpenAI Gym 生態系統，定義文本環境，讓 LLM 代理透過提示與動作互動。每個環境遵循 Gym 的步驟、重置與渲染慣例，輸出文本觀察並接受模型產生的回應作為動作。開發者可指定提示範例、獎勵計算與終止條件，打造複雜的決策與對話基準。整合流行的 RL 函式庫、日誌工具與可配置的評估指標，促進端到端的實驗。不論是評估 LLM 解謎、管理對話或導航結構化任務，gym-llm 提供標準化、可複現的研究與進階語言代理開發框架。

Trae是一個創新的自適應AI集成開發環境（IDE），與開發人員合作以增強生產力和簡化工作流程。通過利用強大的AI功能，Trae協助完成代碼、除錯，並提供智能建議以改善代碼質量。Trae旨在通過加快開發過程，使其更高效、更有效，確保開發者能集中於重要任務，而AI處理日常編程活動。