Aeiva是一個以開發者為本的平台，允許您在彈性的模擬環境中建立、部署和評估自主AI代理。它具有插件式引擎用於環境定義、直觀API用於自訂代理決策循環，以及內建的性能度量收集功能。框架支持與OpenAI Gym、PyTorch和TensorFlow整合，並提供即時網站界面監控實時模擬。Aeiva的基準測試工具可讓您組織代理錦標賽、記錄結果，並視覺化代理行為，以微調策略並加快多代理人工智慧研究。

Mava是一個基於JAX的開源函式庫，用於開發、訓練和評估多智能體增強學習系統。它提供協作型和競爭型算法如MAPPO和MADDPG的預建實作，以及支持單節點和分散式工作流程的可配置訓練循環。研究人員可以從PettingZoo導入環境或自定義環境，並利用Mava的模組化元件進行策略優化、重播緩衝管理與指標日誌。其靈活架構支持新算法、客製化觀察空間和獎勵結構的無縫整合。利用JAX的自動向量化和硬體加速能力，Mava確保高效的大規模實驗及各種多智能體場景下的可重複基準測試。

Tromero 是一個尖端的 AI 訓練和部署平台，利用區塊鏈技術為企業提供競爭優勢。它允許使用者更高效地訓練和部署機器學習模型，並降低成本。Tromero 設計上具有可擴展性和易用性，支持 GPU 集群，並提供多種性能評估、基準測試和實時監控工具。無論您是要訓練複雜模型還是托管 AI 應用，Tromero 提供一個綜合框架，以最大化資源利用並最小化開支。

NKC多智能體模型為研究者與開發者提供完整的工具包，用於設計、訓練與評估多智能體強化學習系統。其模組化架構允許用戶定義自訂代理策略、環境動態與獎勵結構。與OpenAI Gym的無縫整合，支持快速原型開發；支援TensorFlow與PyTorch，提供靈活的學習後端選擇。內建資料回放、中心化訓練與分散式訓練工具，並能在多GPU下擴展。豐富的記錄與視覺化模塊捕捉性能指標，助於基準測試與超參數調整。透過簡化合作、競爭及混合動機場景的設置，快速推進自主車輛、機器人群聚與遊戲AI等領域的研究。

Particl 透過自動化分析電子商務競爭對手的活動，促進數據驅動的決策制定。通過追蹤銷售、庫存、定價和顧客情緒等關鍵指標，企業可以將其產品與競爭對手進行基準比較。這有助於發現未充分利用的機會、設置最佳價格，以及理解市場動態。借助人工智慧驅動的引擎，Particl 提供可行的洞見，幫助零售商在競爭激烈的市場中保持優勢。