NeuralABM
0 BewertungenNeuralABM ist ein Python-Framework, das agentenbasiertes Modellieren mit neuronalen Netzen kombiniert. Es ermöglicht Entwicklern, das Verhalten der Agenten über differenzierbare neuronale Module zu definieren, Agenten mit gradientenbasierter Optimierung zu trainieren und Mehr-Agenten-Umgebungen für Forschung oder Spieledesign zu simulieren. Mit integrierten Tools für Datenerfassung, Visualisierung und Anpassung vereinfacht NeuralABM die Erstellung intelligenter, lernfähiger Agenten, die sich im Laufe der Zeit anpassen und entwickeln.
KI-Plattformen & Frameworks
Entwicklungsumgebung
#agentenbasierte Modellierung
#neuronale Netze
#Verstärkendes Lernen
#simulation framework
#Multi-Agenten-Systeme
#PyTorch Integration
#Curriculum-Lernen
#datenvisualisierung
#Forschungszusammenarbeit
#Umgebungsdynamik
#modulare Komponenten
#Backpropagation
#Realwelt-Simulationen
#emergente Phänomene
#Protokollierungswerkzeuge
#Reproduzierbarkeit von Experimenten
#Agentenverhalten
#KI in Sozialwissenschaften
#Robotikforschung
#Spieleentwicklungstools
...
Dieses Tool bewerben
Dieses Tool aktualisieren
NeuralABM
NeuralABM ist ein Python-Framework, das agentenbasiertes Modellieren mit neuronalen Netzen kombiniert. Es ermöglicht Entwicklern, das Verhalten der Agenten über differenzierbare neuronale Module zu definieren, Agenten mit gradientenbasierter Optimierung zu trainieren und Mehr-Agenten-Umgebungen für Forschung oder Spieledesign zu simulieren. Mit integrierten Tools für Datenerfassung, Visualisierung und Anpassung vereinfacht NeuralABM die Erstellung intelligenter, lernfähiger Agenten, die sich im Laufe der Zeit anpassen und entwickeln.
KI-Plattformen & Frameworks
Entwicklungsumgebung
#agentenbasierte Modellierung
#neuronale Netze
#Verstärkendes Lernen
#simulation framework
#Multi-Agenten-Systeme
#PyTorch Integration
#Curriculum-Lernen
#datenvisualisierung
#Forschungszusammenarbeit
#Umgebungsdynamik
#modulare Komponenten
#Backpropagation
#Realwelt-Simulationen
#emergente Phänomene
#Protokollierungswerkzeuge
#Reproduzierbarkeit von Experimenten
#Agentenverhalten
#KI in Sozialwissenschaften
#Robotikforschung
#Spieleentwicklungstools
...
Ausgewählt
Was ist NeuralABM?
NeuralABM ist eine Open-Source-Bibliothek in Python, die PyTorch nutzt, um neuronale Netze in das agentenbasierte Modellieren zu integrieren. Benutzer können Agentenarchitekturen als neuronale Module spezifizieren, die Umgebungsdynamik definieren und das Verhalten der Agenten mit Rückpropagation über Simulationsschritte trainieren. Das Framework unterstützt benutzerdefinierte Belohnungssignale, Curriculum-Lernen und synchrone oder asynchrone Updates, um emergente Phänomene zu untersuchen. Mit Utilities für Logging, Visualisierung und Datensatzexport können Forscher und Entwickler die Agentenleistung analysieren, Modelle debuggen und Simulationen optimieren. NeuralABM vereinfacht die Verbindung von Reinforcement Learning mit ABM für Anwendungen in Sozialwissenschaften, Wirtschaft, Robotik und KI-gesteuertes NPC-Verhalten in Spielen. Es bietet modulare Komponenten für die Umgebungsanpassung, unterstützt Multi-Agenten-Interaktionen und Hooks zur Integration externer Datensätze oder APIs für reale Simulationen. Das offene Design fördert Reproduzierbarkeit und Zusammenarbeit durch klare Versuchsparameter und Versionskontrollintegration.
Wer wird NeuralABM verwenden?
- Forscher im Bereich der agentenbasierten Modellierung
- Spieleentwickler
- KI/ML-Praktiker
- Akademische Pädagogen
- Wirtschaftswissenschaftler und Sozialwissenschaftler
Wie verwendet man NeuralABM?
- Schritt 1: NeuralABM per pip installieren: pip install neuralabm
- Schritt 2: NeuralABM importieren und neuronale Module für Agenten definieren
- Schritt 3: Umgebungsdynamik und Belohnungsfunktionen konfigurieren
- Schritt 4: Trainingspipeline initialisieren und Agenten mit Rückpropagation trainieren
- Schritt 5: Simulationsmetriken überwachen und Daten sammeln
- Schritt 6: Ergebnisse visualisieren und Verhalten der Agenten analysieren
Plattform
- mac
- windows
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von NeuralABM
Die Hauptfunktionen
- Neuronale Netzwerkarchitekturen für Agenten
- Differenzierbare Simulation mit Rückpropagation
- Benutzerdefinierte Belohnungs- und Curriculum-Lernmöglichkeiten
- Unterstützung für Multi-Agenten-Interaktionen
- Logging- und Visualisierungsutilities
Die Vorteile
- Beschleunigt die Forschung im Bereich ABM mit ML-Integration
- Ermöglicht end-to-end differenzierbare Simulationen
- Modular und erweiterbar im Design
- Unterstützt reproduzierbare Experimente
- Einfache Konfiguration und Einsatz
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von NeuralABM
- Studium emergenter Verhaltensweisen in sozialen Systemen
- Entwicklung intelligenter NPCs in Spielen
- Simulation wirtschaftlicher Marktdynamik
- Forschung zu robotischen Schwärmen
- Bildungsdemos in ML-Kursen
FAQs zu NeuralABM
Unternehmensinformationen zu NeuralABM
NeuralABM Bewertungen
5/5
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von NeuralABM?
- Mesa
- AgentPy
- MASON
- NetLogo
- Repast
Das könnte Ihnen auch gefallen：
Gobii ermöglicht Teams, rund um die Uhr autonome digitale Arbeitskräfte zu erstellen, um Webrecherche und Routineaufgaben zu automatisieren.
Neon AI vereinfacht die Teamzusammenarbeit durch maßgeschneiderte KI-Agenten.
Salesloft ist eine KI-gesteuerte Plattform, die das Vertriebsengagement und die Arbeitsablaufautomatisierung verbessert.
Autogpt ist eine Rust-Bibliothek zum Erstellen autonomer KI-Agenten, die mit der OpenAI-API interagieren, um mehrstufige Aufgaben abzuschließen
Angular ist ein Framework für die Webentwicklung zum Erstellen moderner, skalierbarer Anwendungen.
Ein KI-gesteuerter RAG-Pipeline-Builder, der Dokumente aufnimmt, Embeddings generiert und Echtzeit-Frage-Antwort-Optionen über anpassbare Chat-Schnittstellen bereitstellt.
Freddy AI automatisiert intelligent routinemäßige Kundenserviceaufgaben.
Eine Plattform, um generative KI-Anwendungen einfach zu erstellen und zu betreiben.
BrandCrowd bietet anpassbare Logos, Visitenkarten und Social-Media-Designs mit Tausenden von Vorlagen an.
Flowith ist ein Canvas-basierter agentischer Arbeitsbereich, der kostenloses 🍌Nano Banana Pro und andere effektive Model
Optimieren Sie Ihr Lead-Management mit intelligenter Automatisierung.
Skywork AI ist ein innovatives Tool zur Steigerung der Produktivität mit KI.
Five9 AI-Agenten verbessern die Kundeninteraktionen durch intelligente Automatisierung.
Das Mosaic AI Agent Framework verbessert die KI-Fähigkeiten mit Datenabruf und fortschrittlichen Generierungstechniken.
Windsurf AI Agent hilft, die Bedingungen für Windsurfen und die Empfehlungen für Ausrüstung zu optimieren.
Glean ist eine KI-Assistenten-Plattform für die Unternehmenssuche und Wissensentdeckung.
NVIDIA Cosmos ermächtigt KI-Entwickler mit fortschrittlichen Tools für die Datenverarbeitung und das Modelltraining.
KI-gestützte Kundenservice-Plattform, die effiziente Kommunikationslösungen bietet.
Ein Framework, das Anfragen dynamisch über mehrere LLMs weiterleitet und GraphQL verwendet, um composite Prompts effizient zu verwalten.
Refly.AI ermöglicht nicht‑technischen Kreativen, Arbeitsabläufe mit natürlicher Sprache und einer visuellen Leinwand zu automatisieren.
Letta ist ein KI-Agent, der E-Mail-Antworten effizient und genau behandelt.
Moddy ist ein KI-Agent, der entwickelt wurde, um die Code-Transformation in mehreren Repositories zu verbessern.
Cody AI hilft Entwicklern, effizient Code zu schreiben, zu überprüfen und zu verstehen.
Eine Lösung zum Erstellen anpassbarer KI-Agenten mit LangChain auf AWS Bedrock, Nutzung von Foundation-Modellen und benutzerdefinierten Werkzeugen.
scenario-go ist ein Go SDK zur Definition komplexer KI-gesteuerter Konversationsabläufe, Verwaltung von Eingabeaufforderungen, Kontext und mehrstufigen KI-Aufgaben.
Ein auf ROS basierendes Framework für die Zusammenarbeit mehrerer Roboter, das autonome Aufgabenverteilung, Planung und koordinierte Missionsausführung im Team ermöglicht.
Eine Open-Source-Visuelle IDE, die KI-Ingenieuren ermöglicht, agentische Workflows 10-mal schneller zu erstellen, zu testen und zu bereitzustellen.
LangGraph Learn bietet eine interaktive GUI zum Entwerfen und Ausführen von graphbasierten KI-Agenten-Workflows, mit Visualisierung von Sprachmodellketten.
AIDE bietet KI-gesteuerte Codegenerierung, Debugging, Dokumentation und Paketverwaltung in einer integrierten Web-IDE.
Eine Methodik, die zwölf bewährte Praktiken zur Gestaltung, Konfiguration und Bereitstellung skalierbarer und wartbarer KI-Agenten anbietet.
All‑in‑one Web‑Studio, das Text und Bilder in Anime‑Kunst, Charaktere, Stimmen und Kurzfilme verwandelt.
Ein Python-Framework zum Erstellen von Mehrstufen-Reasoning-Pipelines und agentenartigen Workflows mit großen Sprachmodellen.
SARL ist eine an Agenten orientierte Programmiersprache und Laufzeitumgebung, die ereignisgesteuerte Verhaltensweisen und Umweltsimulationen für Mehr-Agenten-Systeme bietet.
Die AI Library ist eine Entwicklerplattform zum Erstellen und Bereitstellen anpassbarer KI-Agenten mit modularen Ketten und Tools.
RModel ist ein Open-Source-KI-Agenten-Framework, das LLMs, Tool-Integration und Speicher für fortschrittliche konversationale und aufgabenorientierte Anwendungen orchestriert.
Stellt ein FastAPI-Backend für die visuelle grafische Orchestrierung und Ausführung von Sprachmodell-Workflows in der LangGraph GUI bereit.
CodeBeaver ist ein KI-Agent, der effizient bei Codierungs- und Debugging-Aufgaben hilft.
AveHR ist ein KI-gestützter Personalagent zur Optimierung von HR-Aufgaben.
OpenSpiel bietet eine Bibliothek von Umgebungen und Algorithmen für die Forschung im Bereich Reinforcement Learning und spieltheoretische Planung.
Ein autonomer KI-Agent, der mithilfe von großen Sprachmodellen (LLMs) Codeprojekte schreibt, testet und refaktoriert, mit iterative testgetriebener Entwicklung.