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Umfassende colaboração multi-agente-Lösungen

Verschaffen Sie sich Zugang zu einer umfassenden Sammlung von colaboração multi-agente-Tools, die eine breite Palette von Anforderungen abdecken.

colaboração multi-agente

  • multi_agent_celar

    Ein Open-Source-Multi-Agenten-Framework, das aufkommende sprachbasierte Kommunikation ermöglicht, um skalierbare kollaborative Entscheidungsfindung und Umweltexploration zu erleichtern.
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    Was ist multi_agent_celar?
    multi_agent_celar ist als modulares KI-Plattform konzipiert, die aufkommende Sprachkommunikation zwischen mehreren intelligenten Agenten in simulierten Umgebungen ermöglicht. Benutzer können das Verhalten der Agenten über Policy-Dateien definieren, Umgebungsparameter konfigurieren und koordinierte Trainingssitzungen starten, bei denen die Agenten ihre eigenen Kommunikationsprotokolle entwickeln, um kooperative Aufgaben zu lösen. Das Framework umfasst Evaluierungsskripte, Visualisierungstools und Unterstützung für skalierbare Experimente, was es ideal für Forschungsarbeiten zu Multi-Agenten-Kollaboration, aufkommender Sprache und Entscheidungsprozessen macht.
    multi_agent_celar Hauptfunktionen
    • Aufkommende sprachbasierte Kommunikationsprotokolle
    • Simulation von Multi-Agenten-Umgebungen
    • Konfigurierbare Agentenrichtlinien
    • Trainings- und Evaluierungsskripte
    • Visualisierungs- und Logging-Tools

  • AI Agent Debate Autogen Tutorial

    Ein praktisches Tutorial, das demonstriert, wie man mit LangChain AutoGen in Python debattartige KI-Agenten orchestriert.
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    Was ist AI Agent Debate Autogen Tutorial?
    Das AI Agent Debate Autogen Tutorial bietet einen Schritt-für-Schritt-Rahmen für die Orchestrierung mehrerer KI-Agenten in strukturierten Debatten. Es nutzt das AutoGen-Modul von LangChain, um Messaging, Tool-Ausführung und Debattenresolution zu koordinieren. Benutzer können Vorlagen anpassen, Debattenparameter konfigurieren und detaillierte Logs sowie Zusammenfassungen jeder Runde anzeigen. Ideal für Forscher, die Modelleinschätzungen vergleichen, oder Lehrkräfte, die KI-Kollaboration demonstrieren. Dieses Tutorial liefert wiederverwendbare Code-Komponenten für die End-to-End-Orchestrierung von Debatten in Python.
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