Die besten BDI architecture-Lösungen für Sie

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

BDI architecture

  • Ein Java-basierter Interpreter für AgentSpeak(L), der Entwicklern ermöglicht, BDI-fähige intelligente Agenten zu erstellen, auszuführen und zu verwalten.
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    Was ist AgentSpeak?
    AgentSpeak ist eine Open-Source-Implementierung der Programmiersprache AgentSpeak(L) auf Java-Basis, die die Erstellung und Verwaltung von BDI-Autonomieagenten erleichtert. Es verfügt über eine Laufzeitumgebung, die AgentSpeak(L)-Code parst, Glaubensbasen der Agenten verwaltet, Ereignisse auslöst und Pläne basierend auf aktuellen Überzeugungen und Zielen auswählt und ausführt. Der Interpreter unterstützt gleichzeitige Agentenausführung, dynamische Planaktualisierungen und anpassbare Semantiken. Mit einer modularen Architektur können Entwickler Kernkomponenten wie Planwahl und Glaubensrevision erweitern. AgentSpeak ermöglicht es Wissenschaftlern und Industrie, intelligente Agenten in Simulationen, IoT-Systemen und Multi-Agenten-Szenarien zu prototypisieren, zu simulieren und bereitzustellen.
  • APLib bietet autonome Spieltest-Agenten mit Wahrnehmungs-, Planungs- und Aktionsmodulen, um Nutzerverhalten in virtuellen Umgebungen zu simulieren.
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    Was ist APLib?
    APLib wurde entwickelt, um die Entwicklung von KI-gesteuerten autonomen Agenten in Spiel- und Simulationsumgebungen zu vereinfachen. Mithilfe einer Belief-Desire-Intention (BDI)-inspirierten Architektur bietet es modulare Komponenten für Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und Aktionsausführung. Entwickler definieren Überzeugungen, Ziele und Verhaltensweisen der Agenten über intuitive APIs und Verhaltensbäume. APLib-Agenten können den Spielstatus durch anpassbare Sensoren interpretieren, Pläne mit integrierten Planern erstellen und mit der Umgebung über Aktuatoren interagieren. Die Bibliothek unterstützt die Integration mit Unity, Unreal und reinen Java-Umgebungen, um automatisierte Tests, KI-Forschung und Simulationen zu erleichtern. Sie fördert die Wiederverwendung von Verhaltensmodulen, schnelle Prototypenerstellung und robuste QA-Workflows durch Automatisierung wiederholter Testszenarien und die Simulation komplexer Spielerinteraktionen ohne manuelles Eingreifen.
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