Multiagent-Prediction-Reward 是一個針對研究的框架，整合預測模型與獎勵分配機制，用於多智能體增強學習。其包含環境包裝器、預測同行動的神經模組，以及可自定義的獎勵路由邏輯，根據智能體的表現進行調整。該專案提供配置文件、範例腳本和評估儀表板，方便進行合作任務的實驗。用戶可以擴展代碼，測試新型獎勵函數、整合新環境及與既有多智能體 RL 演算法進行基準測試。

NavGround Learning提供一套完整工具，用於開發與測試導航任務中的增強學習代理。支援多代理模擬、碰撞建模，以及可定制的感測器與執行器。使用者可選擇預設策略模板或實現自訂架構，並使用最先進的RL演算法進行訓練，還能視覺化性能指標。與OpenAI Gym和Stable Baselines3的整合，讓實驗管理更為便利，內建記錄與視覺化工具則助於深入分析代理行為與訓練動態。

Recontact提供一個基於AI的平台，分析成千上萬的通話以確保合規性、提升代理表現並提取有價值的客戶洞察。該平台審核的通話數量比手動過程多達60%，節省時間和資源，同時確保更高的準確性。用戶可以預約演示或觀看在線演示，以了解平台的運行，突顯其在將原始通話數據轉化為可行洞察方面的強大能力。

CallZen是一個先進的對話智能工具，旨在轉變客戶互動。透過轉錄和分析通話、聊天和會議，CallZen識別關鍵時刻、評分代理人的績效並提供可行的見解。功能包括情緒分析、自動合規審計和自定義分析。這使企業能夠優化代理人的績效、改善客戶服務、提高銷售轉換率並透過人工智慧驅動的見解確保合規。