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。

在當今快節奏的世界中，HybridAI彌補了人類互動與AI技術之間的差距。透過先進的AI模型，HybridAI利用智能自動化管理互動，並為管理員提供在必要時接管對話的能力，確保在關鍵時刻保持人性化的觸感。這種動態的方式提升了客戶服務的質量，使互動變得更加有意義和引人入勝。