Umfassende asynchrone Planung-Lösungen

Verschaffen Sie sich Zugang zu einer umfassenden Sammlung von asynchrone Planung-Tools, die eine breite Palette von Anforderungen abdecken.

asynchrone Planung

  • Ein Python-Framework zum Erstellen, Simulieren und Verwalten von Mehr-Agenten-Systemen mit anpassbaren Umgebungen und Agentenverhalten.
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    Was ist Multi-Agent Systems?
    Multi-Agenten-Systeme bietet ein umfassendes Toolkit zur Erstellung, Steuerung und Beobachtung der Interaktionen autonomer Agenten. Entwickler können Agentenklassen mit eigenem Entscheidungslogik definieren, komplexe Umgebungen mit konfigurierbaren Ressourcen und Regeln einrichten und Kommunikationskanäle für den Informationsaustausch implementieren. Das Framework unterstützt synchrone und asynchrone Planung, ereignisgesteuerte Verhaltensweisen und integriert Protokollierung für Leistungsmetriken. Nutzer können Kernmodule erweitern oder externe KI-Modelle integrieren, um die Agentenintelligenz zu verbessern. Visualisierungstools stellen Simulationen in Echtzeit oder nachträglich dar, um Emergenzverhalten zu analysieren und Systemparameter zu optimieren. Von akademischer Forschung bis zu Prototypen verteilter Anwendungen vereinfacht Multi-Agenten-Systeme End-to-End-Simulationen.
    Multi-Agent Systems Hauptfunktionen
    • Agenten- und Umweltbasisklassen
    • Kommunikationsprotokolle zwischen Agenten
    • Synchrone und asynchrone Scheduler
    • Protokollierung und Metriksammlung
    • Visualisierung von Simulationen
    • Erweiterbare Plugin-Architektur
  • CopilotKit ist ein Python-basiertes SDK zur Erstellung von KI-Agenten mit Multi-Tool-Integration, Speicherverwaltung und konversationalem LangGraph.
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    Was ist CopilotKit?
    CopilotKit ist ein Open-Source-Python-Framework, das Entwicklern den Bau maßgeschneiderter KI-Agenten ermöglicht. Es bietet eine modulare Architektur, bei der Sie Tools wie Dateisystemzugriff, Websuche, Python REPL und SQL-Connector registrieren und konfigurieren können, um sie in Agenten zu integrieren, die unterstützte LLMs verwenden. Eingebaute Speicher-Module ermöglichen die Persistenz des Gesprächsstatus, während LangGraph strukturierte Logikflüsse für komplexe Aufgaben definiert. Agenten können in Skripten, Webdiensten oder CLI-Apps bereitgestellt und über Cloud-Anbieter skaliert werden. CopilotKit funktioniert nahtlos mit OpenAI, Azure OpenAI und Anthropic Modellen und ermöglicht automatisierte Workflows, Chatbots und Datenanalyse-Bots.
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