Ray3 AI 是一款尖端的視頻生成工具，能產生原生 16 位 ACESsg 高動態範圍（HDR）影片，展現卓越色彩深度與真實感。它利用視覺推理理解並迭代創意提示，讓用戶生成一致且工作室級的影片內容。該模型支援註解工具以精確控制，並具備草稿模式，能更經濟快速地探索不同想法，適合專業與業餘使用者。

Ray3 Video AI 是一個結合智能視覺推理與 16 位元高動態範圍（HDR）影片創作的尖端平台。它允許創作者透過文字、圖片或視覺註解作為輸入，產生複雜場景、逼真物理驅動的動作及專業級影片內容。支持透過草稿模式快速迭代，並能匯出與產業工作流程相容的專業格式。

可控RAG框架提供一個模組化的方法來建構檢索增強生成系統。它允許配置和串聯檢索組件、記憶模塊以及生成策略。開發者可插入不同的大型語言模型（LLM）、向量資料庫和策略控制器，以調整文檔在生成前的提取和處理方式。基於Python，包含索引、查詢、對話歷史追蹤和行動控制流程等工具，適用於聊天機器人、知識助手及研究工具。

Multi-Agent-RAG提供一個模組化框架，用於構建由多個專用AI代理人協調工作的基於檢索的生成應用（RAG）。開發者配置個別代理人：檢索代理連接向量存儲以提取相關文件；推理代理執行思維鏈分析；生成代理用大語言模型合成最終回應。框架支持插件擴展、可配置提示語和全面日誌紀錄，實現與主流LLM API及向量資料庫的無縫整合，改善RAG的準確性、擴展性與開發效率。

Graph_RAG是一個用Python打造的框架，設計用來構建和查詢知識圖譜，以支援檢索增強生成（RAG）。它支持非結構化文件的導入，透過LLMs或NLP工具自動抽取實體與關係，並存儲於Neo4j等圖形資料庫。借助Graph_RAG，開發者可建立連結的知識圖譜，執行語義圖查詢來識別相關節點與路徑，並將獲得的背景資訊輸入至LLM提示中。此框架提供模組化流程、可配置組件與範例，促進端到端的RAG應用，提升答案的準確度與解釋性，藉由結構化知識表徵。

DEf-MARL（多智能體強化學習去中心化執行框架）提供一個穩健的基礎設施，用於執行與訓練合作智能體，無需中央控制。它利用點對點通訊協議，分享政策與觀測數據，實現局部互動協調。該框架能無縫整合PyTorch及TensorFlow等常用RL工具包，提供可自訂的環境包裝器、分散式Rollout收集與梯度同步模組。用戶可定義特定智能體的觀測空間、獎勵函數與通訊拓撲。DEf-MARL支持運行時動態添加與移除智能體，通過複製關鍵狀態提升錯誤容忍，並採用自適應通訊調度平衡探索與利用。它透過平行模擬環境並減少中心瓶頸，加速訓練，適用於大規模MARL研究及工業模擬。

本質上，RxAgent-Zoo是一個反應式RL框架，將來自環境、重播緩衝區和訓練循環的資料事件視為可觀測的串流。使用者可以串接運算子來預處理觀測、更新網路和非同步記錄指標。此函式庫提供平行環境支援、可配置的排程器，以及與熱門的Gym和Atari基準測試的整合。插拔式API允許無縫切換代理元件，促進可重現性研究、快速實驗和擴展的訓練流程。

MARO（多代理資源優化）是一個基於Python的框架，旨在支援供應鏈、物流和資源管理場景中多代理強化學習代理的開發與評估。其包含存貨管理、卡車排程、交叉碼頭作業、集裝箱租賃等模板。MARO提供統一的代理API、內建追蹤器用於實驗記錄、平行模擬以進行大規模訓練，以及性能分析的視覺化工具。平台模組化、可擴展，可與流行RL庫整合，實現可重複的研究與快速的AI驅動優化方案原型。

Rawr Agent 是一個模組化、開源的 Python 框架，讓開發者能透過協調複雜的 LLM 互動流程來構建自主式 AI 代理。利用 LangChain 的底層支援，Rawr Agent 允許用 YAML 配置或 Python 程式碼定義任務序列，並加入 Web API、資料庫查詢和自定義腳本等工具。它包含用於存儲對話歷史和向量嵌入的記憶元件、優化重複呼叫的快取機制，以及用於監控代理行為的豐富日誌與錯誤管理。其擴展架構支援自訂工具和介面，適用於自動化研究、資料分析、報告生成與互動聊天機器人等任務。通過簡單 API，團隊能快速原型設計並部署多樣化應用的智能代理。

RL Shooter 是一個基於 Python 的框架，整合 ViZDoom 與 OpenAI Gym API，以建立一個彈性的 FPS 遊戲強化學習環境。使用者可自訂場景、地圖及獎勵結構，以進行導航、目標偵測和射擊任務的訓練。它支援可配置的觀察幀、行動空間與日誌功能，並支援流行的深度 RL 函式庫，例如 Stable Baselines 和 RLlib，以提供明確的性能追蹤及實驗可重複性。

LLM驅動的RAG系統是一個針對開發者的框架，用於建立檢索增強式生成（RAG）管道。提供文件集合的嵌入模組、FAISS、Pinecone或Weaviate的索引，以及反應時的相關語境檢索。系統利用LangChain封裝管理調度LLM調用，支持提示模板、串流回應與多向量存儲驅動器。簡化知識庫端到端的部署過程，從嵌入模型配置到提示設計與結果後處理均可自定義。

ragChatbot是一個面向開發者的框架，旨在簡化檢索增強生成聊天機器人的創建流程。它將LangChain流程與OpenAI或其他LLM API整合，用於處理自定義文件集的查詢。用戶可以上傳各種格式的文件（PDF、DOCX、TXT），自動提取文字，並利用流行模型產生嵌入向量。該框架支持FAISS、Chroma和Pinecone等多個向量存儲，以實現高效的相似度搜索。它具有多輪交互的對話記憶層，以及模組化的架構，便於自定義提示範本和檢索策略。透過簡單的CLI或網頁界面，用戶可進行數據輸入、搜索參數配置，並啟動聊天伺服器，以提供具有上下文相關性與準確性的回答。

Ray 2是一個尖端的AI視頻生成平台，旨在有效地創建超現實和高質量的視頻。擁有文本到視頻、多模態輸入支持和製作準備輸出的功能，Ray 2適合個人創作者和企業。該平台提供無縫的運動、高分辨率視頻生成、高級文本理解和動態縱橫比。未來的更新將進一步增強功能，包括圖像到視頻和視頻到視頻的功能。Ray 2是任何希望快速輕鬆生成視頻的人的首選解決方案。

Anyscale 提供了一個統一的計算平台，與 Ray 框架無縫集成，提供一個完全托管的解決方案以開發、擴展和部署 AI 應用程序。通過抽象化基礎設施管理的複雜性，Anyscale 使開發者能夠專注於構建創新的 AI 解決方案。該平台支持與流行的 AI/ML 庫和框架進行廣泛集成，適合從批處理到實時推理的各種工作負載。Anyscale 旨在滿足 AI 開發的初學者和專家的需求，提供高效且可擴展的 AI 應用程序開發的強大工具。

Rayyan是一個複雜的AI輔助平台，專為研究人員量身打造，以簡化進行系統評估和文獻評閱的過程。該平台提供強大的合作工具，使用戶能夠導入參考文獻、篩選研究和整理結果。使用Rayyan，研究人員可以單獨或團隊進行評閱，提供無縫整合、遠程可訪問性和旨在優化學術及生物醫學研究生產力與準確性的使用者友好介面。

Raycast 是一個針對 macOS 的生產力工具，旨在減少背景切換並提高效率。它作為一個命令列，允許用戶快速搜索命令、啟動應用程序並執行任務。內建商店提供各種擴充插件，如 Jira 和 GitHub，以提升生產力。其 API 允許開發者創建自定義集成，使其成為專門任務和團隊協作的多功能工具。

Raia 是一個企業級的自主代理平台，旨在將數據轉化為可行的洞察。與傳統工具止於數據可視化不同，Raia 利用人工智能自動化數據過程，回答與數據相關的問題，並預測趨勢。借助 Raia，團隊可以即時訪問數據洞察，最大限度地發揮其數據資產的潛力，最終促進顯著的商業結果。該平台為各種用例量身定制，使其成為適用於不同部門和行業的多功能解決方案。

SciPhi 是一個開源平台，旨在簡化檢索增強生成（RAG）系統的構建、部署和擴展。它為開發人員提供了端到端的解決方案，使他們能夠專注於人工智慧創新，而無需擔心底層基礎設施。SciPhi 提供了自動化知識圖譜提取、文檔和用戶管理以及強大的可觀察性工具，確保高效和優化的 RAG 系統部署。

Agents-Flex是一個輕量且優雅的Java框架，適用於大型語言模型（LLM）應用。它允許開發者有效定義、解析和執行本地方法。該框架支持本地函數定義、解析能力、透過LLM的回調，以及執行返回結果的方法。開發者可以以最少的代碼利用LLM的力量，並將複雜的功能整合到他們的應用中。

Raay 是一款尖端解決方案，旨在簡化表單和調查的創建。利用先進的 AI 技術，Raay 允許用戶通過簡單輸入提示，在幾秒鐘內創建專業表單和調查。該平台還提供互動式分析，方便深入了解收集到的數據，使數據分析既高效又見解豐富。這是一個理想的工具，適合忙碌的專業人士，尋求提升工作流程和數據收集的過程。