Die besten мультиядерные системы-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte мультиядерные системы-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

мультиядерные системы

  • Das CArtAgO-Framework bietet dynamische artifactbasierte Werkzeuge, um komplexe Mehragenten-Umgebungen nahtlos zu erstellen, zu verwalten und zu koordinieren.
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    Was ist CArtAgO?
    CArtAgO (Common ARTifact Infrastructure for AGents Open environments) ist ein leichtgewichtiges, erweiterbares Framework zur Implementierung von Umgebungsinfrastrukturen in Multi-Agenten-Systemen. Es führt das Konzept der Artefakte ein: erstklassige Entitäten, die Umweltressourcen mit definierten Operationen, beobachtbaren Eigenschaften und Event-Schnittstellen repräsentieren. Entwickler definieren Artifact-Typen in Java, registrieren sie in Umgebungsklassen und stellen Operationen sowie Events für die Nutzung durch Agenten bereit. Agenten interagieren mit Artefakten durch Standardaktionen (z.B. createArtifact, observe), erhalten asynchrone Benachrichtigungen über Zustandsänderungen und koordinieren sich über gemeinsame Ressourcen. CArtAgO integriert sich leicht mit Agentenplattformen wie Jason, JaCaMo, JADE und Spring Agent, um Hybridsysteme zu entwickeln. Das Framework bietet integrierte Unterstützung für Artefakt-Dokumentation, dynamisches Laden und Laufzeitüberwachung, was die schnelle Prototypentwicklung komplexer agentenbasierter Anwendungen erleichtert.
  • Unternehmensgerechte Werkzeugkästen für die Integration von KI in .NET-Anwendungen.
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    Was ist LM-Kit.NET?
    LM-Kit ist ein umfassendes Paket von C#-Werkzeugkästen, das entwickelt wurde, um fortschrittliche KI-Agentenlösungen in .NET-Anwendungen zu integrieren. Es ermöglicht Entwicklern, angepasste KI-Agenten zu erstellen, neue Agenten zu entwickeln und Multi-Agenten-Systeme zu orchestrieren. Mit Funktionen wie Textanalyse, Übersetzung, Textgenerierung, Modelloptimierung und mehr unterstützt LM-Kit effiziente On-Device-Inferenz, Datensicherheit und reduzierte Latenz. Darüber hinaus wurde es entwickelt, um die Leistung von KI-Modellen zu verbessern und gleichzeitig eine nahtlose Integration über verschiedene Plattformen und Hardware-Konfigurationen hinweg zu gewährleisten.
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