Quiz Makito 利用先進的 AI 技術，提供個性化和引人入勝的測驗。該平台允許用戶通過分析大量網路內容來創建任意主題的測驗。這樣的結果是根據用戶偏好量身定制的測驗，使學習變得有趣和有效。此外，用戶可以追蹤自己的表現，這使其成為教育工作者和學生的寶貴工具。

Wise Agents 提供一個全面且可搜尋的 AI 代理框架和平台目錄。它具有依照類別、程式語言、許可類型等的篩選功能，幫助用戶找到合適的工具。每個代理條目包括詳細的資訊檔案、關鍵能力、GitHub 和文件連結及社群評價。網站定期由社群貢獻更新，確保最新的代理版本和發展都在集中資源中。

CommNet是一個面向研究的庫，實現了CommNet架構，允許多個智能體在每個時間步共享隱藏狀態，並學習在合作環境中協調行動。它包括PyTorch模型定義、訓練和評估腳本、OpenAI Gym的環境包裝器，以及用於定制通信通道、智能體數量和網絡深度的工具。研究人員和開發人員可以利用CommNet在導航、追蹤–逃避和資源收集任務中原型設計並基準測試智能體之間的通信策略。

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。

MARL-DPP是一個開源框架，使用確定性點過程（DPP）強制多智能體強化學習（MARL）中的多樣性。傳統的MARL方法經常陷入策略收斂到類似行為的問題，MARL-DPP透過引入基於DPP的措施來鼓勵代理保持多元的行動分佈。該工具套件提供模組化的程式碼來將DPP嵌入訓練目標、樣本策略和探索管理中，包括與OpenAI Gym和多智能體粒子環境（MPE）的即插即用整合，以及用於超參數管理、日誌記錄和多樣性指標視覺化的工具。研究人員可以評估多樣性約束在合作任務、資源分配與競爭遊戲中的影響。其擴展性設計支持客製化環境與高階演算法，促進新型MARL-DPP變體的探索。

OpenAgent 提供一個完整的框架，用於開發能理解任務、規劃多步行動並與外部服務互動的自主 AI 代理。通過與 OpenAI 和 Anthropic 等 LLM 整合，實現自然語言推理和決策。平台具有可插拔的工具系統，用於執行 HTTP 請求、檔案操作和自訂 Python 函數。記憶體管理模組允許代理在會話中儲存和檢索上下文資訊。開發者可以通過插件擴展功能，配置實時串流應答，並利用內建的記錄與評估工具監控代理性能。OpenAgent簡化了複雜工作流程的編排，加速智能助手的原型設計，並確保模組化架構以支援可擴展的 AI 應用。