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Die besten aplicaciones IoT-Lösungen für Sie

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

aplicaciones IoT

  • Coaty

    Coaty ist ein Open-Source-Framework auf TypeScript-Basis, das dezentrale agentenbasierte Kommunikation und Verwaltung für skalierbare IoT-Anwendungen ermöglicht.
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    Was ist Coaty?
    Coaty ist ein Open-Source-Toolkit, geschrieben in TypeScript, zur Entwicklung kollaborativer, dezentraler IoT-Anwendungen mithilfe von Software-Agenten. Es liefert eine Container-Laufzeitumgebung, die Agenten-Instanzen hostet, einen Discovery- und Registry-Service für die dynamische Ressourcen-Erkundung und Pub/Sub-Kommunikationslayer für Ereignisverteilung. Eingebaute Speicheradapter synchronisieren Zustände zwischen Geräten, während ein flexibles Datenmodell die Erweiterung und gemeinsame Nutzung von Domänenobjekten ermöglicht. Coaty unterstützt mehrere Transportprotokolle wie MQTT und WebSocket, die eine robuste, Echtzeit-Interoperabilität zwischen Edge-, Fog- und Cloud-Umgebungen ohne zentrale Ausfallpunkte gewährleisten.
    Coaty Hauptfunktionen
    • Verteilte Agenten-Container-Laufzeit
    • Objekt-Registry und Discovery-Service
    • Pub/Sub Messaging über MQTT und WebSocket
    • Pluggable Storage und Datensynchronisation
    • Erweiterbares TypeScript-Datenmodell
    • Reaktives Ereignis-Handling
    Coaty Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Begrenztes direktes Endverbraucherprodukt; hauptsächlich ein Framework, das die Integration durch Entwickler benötigt
    Keine dedizierte Preisseite oder sichtbare kommerzielle Angebote
    Keine mobile oder App-Store-Präsenz, was die direkte Verbraucherakzeptanz einschränkt
    Steile Lernkurve für neue Entwickler aufgrund der Komplexität verteilter Systeme

    Vorteile

    Vollständig dezentrales Kommunikationsframework, das die Notwendigkeit zentraler Koordination eliminiert
    Unterstützt dynamische Szenarioentwicklung mit Laufzeitanpassung und Erweiterungen
    Plattformübergreifende Unterstützung einschließlich Browser, Node.js und Mobile
    Leichtgewichtige und modulare Architektur, designed für einfache Integration und Skalierung
    Open Source mit permissiver MIT-Lizenz, die kommerzielle Nutzung unterstützt
    Robustes verteiltes Datenaustauschsystem und intelligente Routing von IoT-Daten basierend auf Kontext
    Reaktives Programmierparadigma, das die asynchrone Ereignisbehandlung vereinfacht

  • Fetch.ai Autonomous Agent Framework

    Fetch.ai ist ein Open-Source-Framework für autonome Agenten, das sichere dezentrale Koordination und Transaktionen mit digitalen Zwillingen ermöglicht.
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    Was ist Fetch.ai Autonomous Agent Framework?
    Fetch.ai ist eine Open-Source-Plattform und ein Software Development Kit (SDK), das zum Aufbau autonomer Agenten entwickelt wurde, die digitale Zwillinge in einem dezentralen Netzwerk repräsentieren. Es bietet ein Python- und Rust-SDK, ein Open Economic Framework (OEF) für Peer-Discovery und eine nahtlose Integration mit seinem Ledger für sichere Transaktionen. Entwickler können benutzerdefinierte Agentenfähigkeiten definieren – wie Marktherstellung, Datenbereitstellung oder Aufgabenbietung – und diese auf Test- oder Mainnet-Umgebungen bereitstellen. Fetch.ai-Agenten kommunizieren, verhandeln und führen Smart Contracts autonom aus, was eine leistungsstarke Koordination mehrerer Agenten für Lieferketten, IoT-Ökosysteme, Mobilitätsdienste, Energie-netzwerke und mehr ermöglicht.

  • SARL

    SARL ist eine an Agenten orientierte Programmiersprache und Laufzeitumgebung, die ereignisgesteuerte Verhaltensweisen und Umweltsimulationen für Mehr-Agenten-Systeme bietet.
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    Was ist SARL?
    SARL ist eine für Entscheidungsfindung geeignete Sprache und unterstützt die dynamische Entwicklung mit der Eclipse IDE, bietet Editor-Unterstützung, Codegenerierung, Debugging- und Test-Tools. Der Laufzeitmotor kann auf verschiedenen Plattformen ausgeführt werden, einschließlich Simulationsframeworks (z.B. MadKit, Janus) und realen Systemen in Robotik und IoT. Entwickler können komplexe MAS-Anwendungen durch Zusammenstellen modularer Fähigkeiten und Protokolle strukturieren, um die Entwicklung adaptiver, verteilter KI-Systeme zu vereinfachen.
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