TorchVision 是一個在 PyTorch 中的包，旨在簡化開發計算機視覺應用程序的過程。它提供了流行數據集的集合，例如 ImageNet 和 COCO，以及可以輕鬆整合到項目中的各種預訓練模型。還包含了圖像預處理和增強的轉換，簡化了訓練深度學習模型的數據準備。通過提供這些資源，TorchVision 使開發者能專注於模型架構和訓練，而無需從頭開始創建每個組件。

MAGAIL實現了一個多代理擴展的生成對抗模仿學習，使多組代理能從專家示範中學習協調行為。基於Python並支援PyTorch（或TensorFlow變體），MAGAIL由策略（生成器）和判別器模組組成，透過對抗迴圈聯合訓練。代理在如OpenAI多代理粒子環境或PettingZoo等環境中產生軌跡，判別器用來評估軌跡的真實性與專家數據的對應性。透過反覆更新，政策網路逐步收斂到類似專家的策略，且無需明確的獎勵函數。MAGAIL的模組化設計允許自訂網路架構、專家資料輸入、環境整合與訓練超參數。此外，內建的日誌記錄與TensorBoard可視化便於監控和分析多代理學習的進展與性能基準。

PromptMage是一個Python框架，旨在簡化使用大型語言模型（LLM）開發複雜、多步驟應用程序的過程。它提供了多種功能，包括提示遊樂場、內置版本控制和自動生成的API。無論是小型團隊還是大型企業，PromptMage都能提高生產力，促進有效的提示測試和開發。它可以在本地或伺服器上部署，為多樣的用戶提供方便和可管理性。

Arcade是面向開發者的框架，通過提供一致的SDK和命令行界面簡化AI代理的建立。利用熟悉的JS/TS語法，您可以定義整合大型語言模型调用、外部API端點和自訂邏輯的工作流程。Arcade可自動處理對話記憶、上下文批次和錯誤管理。具備可插拔模型、工具調用和本地測試平臺等功能，使您能快速迭代。無論是自動化客戶支援、生成報告還是協調複雜數據管道，Arcade都能簡化流程並提供生產部署工具。

ClassiCore-Public提供一個完整環境，用於建立、優化和部署分類模型。具有直覺操作的流程構建器，負責從原始資料讀取、清洗及特徵工程。內建的模型庫涵蓋隨機森林、SVM及深度學習架構。自動超參數調整則利用貝氏優化尋找最佳設定。訓練好的模型支援部署成RESTful API或微服務，並配備監控儀表板，可即時追蹤效能指標。擴充插件允許開發者加入自訂資料預處理、視覺化或新部署目標，非常適合產業級分類應用。

Council提供了一個結構化的環境，用於設計AI代理，包括定義角色、串聯任務和集成外部工具或API。用戶可以配置記憶存儲、管理代理狀態並實現定制的推理管道。Council的插件架構支持與NLP服務、數據源和第三方工具的無縫整合，使您能夠快速建立和部署協調執行複雜任務的多代理系統，並保證其可靠性。