Neuralhub 簡化了使用神經網絡的過程，提供了一整套工具和庫，幫助設計、構建和實驗 AI 架構。無論你是 AI 愛好者、研究人員還是工程師，Neuralhub 提供一個直觀的環境來探索、創新並推動神經網絡技術的邊界。

Quilter 是一款針對電子工程師和愛好者的基於物理的設計工具，旨在加速電路板的創建。它利用尖端的物理模擬和人工智能自動化設計過程，加快開發周期並減少錯誤。用戶可以快速探索各種設計和迭代，優化性能和功能。無論是商業、教育還是個人項目，Quilter 旨在使先進的電路板設計普及化。

SandboxAQ利用量子和經典技術的能力，提供尖端的解決方案，用於分析和模擬複雜系統。通過應用機器學習和先進的分析，該AI代理幫助用戶做出更好的預測、發現洞見，並改善金融、醫療和物流等多樣產業的決策。憑藉其對量子增強分析的獨特關注，SandboxAQ能夠解決傳統方法難以有效解決的挑戰。

牧羊是一個開源的模擬框架，設計用於強化學習研究人員與開發者來研究和實現多代理牧羊任務。它提供一個兼容Gym的環境，代理可以在連續或離散空間中執行側翼、收集與分散目標群的行為。該框架包括模組化的獎勵塑造函數、環境參數設定與訓練性能監控工具。用戶可定義障礙物、動態代理族群和自訂策略，利用TensorFlow或PyTorch。視覺化腳本生成軌跡圖與影片紀錄。牧羊的模組設計允許與現有RL庫完美整合，實現可重現的實驗、創新協作策略的基準測試，以及快速原型設計AI驅動的牧羊解決方案。

SightLab VR Pro 和 Vizard 是用於創建互動虛擬環境的先進工具，這些環境由 AI 驅動。它們允許用戶設計用於培訓、評估和教育目的的沉浸式模擬。該平台支持自定義化虛擬形象、環境和互動，提供了增強用戶參與和理解的虛擬現實體驗的堅實框架。

Swarms作為一個以Python為核心的框架與網頁介面，使使用者能配置具有特定角色、記憶管理與自定義提示的單一代理。使用者可透過視覺流程建構器或YAML配置來定義代理互動，協調複雜的決策樹、辯論以及協作任務。平台支援插件整合，用於資料查詢、知識庫存取及第三方API調用。部署後，Swarms提供即時監控代理活動、性能指標與日誌，可以利用容器協調工具水平擴展，支援大型AI模擬、機器人控制架構或智慧流程自動化。開源架構確保可擴充性、社群改進，並提供自我托管方案，確保資料完整控制。

Kaiden AI提供人工智慧驅動的語音模擬，旨在訓練執法官，包括新兵、調度員和在職警員。透過逼真、可自訂的情境重現現實世界的互動，用戶能夠建立實用技能，獲得即時反饋，並符合當地的規範。這種創新的方法確保執法人員能夠有效應對高壓情況，增強自信和改善表現。

VFitter是一個創新平台，旨在通過人工智能的力量來融合教育和創造力。通過提供設計專業課程和數字內容的工具，它服務於教育工作者和創意者。用戶可以構建並部署針對高需求角色的AI驅動模擬，使學習更高效，並向潛在雇主證明能力。通過VFitter，藝術家和品牌可以無縫創建、分發和獲利其數字創作。

aiMotive 提供先進的人工智能軟體，旨在自駕車的開發和測試。他們的人工智能解決方案包括感知系統、模擬環境和開發工具，這些工具提升了自駕技術的可靠性和安全性。通過利用人工智能，他們創建出現實的環境，供開發者用來訓練和測試自駕演算法，以確保在現實場景中的最佳表現。

JasonEnvironments提供一套特別為Jason多智能體系統設計的環境模組。每個模組都公開標準化介面，使智能體能在追逐逃脫、資源搜尋與合作任務等多種場景中感知、操作與互動。此庫易於整合到現有的Jason專案：只需加入JAR檔，配置所需環境於智能體架構檔中，並啟動模擬。開發者亦可擴展或客製化參數與規則，以符合其研究或教育需求。

LifelongAgentBench 旨在模擬現實世界中的持續學習環境，讓開發者能夠測試 AI 代理在一系列演變中的任務中。該框架提供即插即用的 API 以定義新場景、加載數據集並配置記憶體管理策略。內建評估模組能計算正向轉移、逆向轉移、遺忘率和累計性能等指標。用戶可以部署基線實作或集成專有代理，以在相同條件下直接比較。結果將作為標準化報告匯出，並配備互動式圖表和表格。模組化架構支持自定義數據加載器、性能指標和視覺化插件的擴展，使研究人員和工程師能根據不同應用領域調整平台。

實際操作中，LlamaSim允許您使用Llama模型定義多個AI驅動的代理，設置交互場景，運行受控模擬。您可以使用簡單的Python API來自定義代理的個性、決策邏輯和通信渠道。該框架自動處理提示構建、回應解析和對話狀態追蹤。它記錄所有交互，並提供內建的評估指標，如回應一致性、任務完成率和延遲。通過插件架構，您可以整合外部資料來源、添加自定義評估函數或擴展代理能力。LlamaSim輕量化的核心適用於本地開發、持續集成管道或雲端部署，促進可複製的研究與原型驗證。

從零開始的多代理系統提供一套完整的Python模組，用於從頭建立、定制和評估多代理環境。用戶可以定義世界模型，建立具有獨特感官輸入和行動能力的代理類，以及建立靈活的通訊協議以促進合作或競爭。該框架支援動態任務分配、戰略規劃模組與即時性能追蹤。其模組化架構方便整合自訂算法、獎勵函數和學習機制。配備內建的視覺化工具與日誌記錄工具，開發者可以監控代理互動與行為模式診斷。設計強調擴展性與清晰性，適合探索分散式AI的研究者和教授代理模型的教學者。