LLM Playground作為一個全面的工具，為對大型語言模型（LLMs）感興趣的研究人員和開發人員提供服務。用戶可以嘗試不同的提示，評估模型反應並部署應用程序。該平台支持多種LLM，並包括性能比較功能，使用戶能夠查看哪個模型最適合他們的需求。通過它的可訪問界面，LLM Playground旨在簡化與複雜機器學習技術的交互過程，使其成為教育和實驗的寶貴資源。

Open Agent Leaderboard 提供完整的開源 AI 代理人評估流程，包括涵蓋推理、規劃、問答和工具使用的策劃任務集、自動化運行代理的隔離環境、以及收集成功率、運行時間和資源消耗等性能指標的腳本。結果匯總後在基於網頁的排行榜上展示，並具備過濾、圖表及歷史比較功能。此框架支持 Docker 以確保重現性，提供流行代理架構的整合模板，以及擴展性配置以方便新增任務或指標。

AutoML-Agent提供一個多功能Python框架，透過智能代理介面來調度整個機器學習生命週期。從自動資料收集建置開始，進行探索性分析、缺失值處理與特徵工程，採用可配置的管線。接著，利用大語言模型進行模型架構搜尋與超參數優化，提出最佳配置建議。代理並行運行實驗，追蹤指標與視覺化結果，進行性能比對。找到最佳模型後，AutoML-Agent簡化部署流程，生成Docker容器或支援主流MLOps平台的雲端工件。用戶亦可利用插件模組自訂工作流程，並監控模型漂移，確保在實務環境中擁有穩健、有效且可重現的AI解決方案。