Dino Reinforcement Learning提供一整套工具，用於訓練AI代理通過強化學習遊玩Chrome恐龍遊戲。通過與Selenium的無頭Chrome實例集成，它捕捉實時遊戲畫面並將其處理為優化深度Q網路輸入的狀態表示。該框架包括重播記憶體、epsilon-greedy探索、卷積神經網路模型以及可定制超參數的訓練循環。用戶可以通過控制台日誌監控訓練進展，並保存檢查點以供後續評估。訓練完成後，代理可以自動自主應用或與不同模型架構進行基準測試。模組化設計使得更換RL算法變得簡單，是一個彈性良好的實驗平台。

RAGENT 被設計用來創建能與各種工具及資料源互動的自主 AI 代理。底層上，它使用檢索增強生成來從本地檔案或外部資源取得相關內容，並透過 OpenAI 模型撰寫回應。開發者可以加入網頁搜尋、Selenium 瀏覽器自動化、檔案讀寫、在安全沙箱中執行程式碼，以及 OCR 圖像文字擷取的工具。該框架管理對話記憶、協調工具，並支持自訂提詞模板。有了 RAGENT，團隊可以快速原型設計智慧代理，用於文件問答、研究自動化、內容摘要及端到端工作流程自動化，全部在 Python 環境中實現。