Text-to-Reward 提供一個流程，用於訓練能將文字描述或反饋映射為數值回饋的模型，供 RL 代理使用。它利用基於轉換器的架構並在收集的人類偏好數據上進行微調，自動學習如何將自然語言指令解讀為回饋信號。用戶可以用文字提示定義任意任務，訓練模型，再將學習到的回饋函數整合到任何 RL 演算法中。此方法消除手動設計回饋的需求，提高樣本效率，並讓代理能在模擬或現實環境中執行複雜的多步指令。

人工智慧代理機器翻譯是一個開源框架，設計用於機器翻譯的研究與開發。它協調三個核心代理：生成、評估與調整，共同產出、評估並改善翻譯。基於PyTorch與Transformer模型，支援監督預訓練、強化學習優化與可配置代理策略。用戶可以在標準資料集上做基準測試、追蹤BLEU分數，並擴充流程加入自訂代理或獎勵函數，以探索代理間合作在翻譯任務中的應用。