Die besten comunicación de agentes-Lösungen für Sie

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

comunicación de agentes

  • Multi-Agents ist ein Open-Source-Python-Framework, das kollaborative KI-Agenten für die Planung, Ausführung und Bewertung komplexer Workflows orchestriert.
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    Was ist Multi-Agents?
    Multi-Agents bietet eine strukturierte Umgebung, in der verschiedene KI-Agenten—wie Planer, Ausführer und Kritiker—zusammenarbeiten, um mehrstufige Aufgaben zu lösen. Der Planer-Agent zerlegt hochgesteckte Ziele in Unteraufgaben, der Ausführer-Agent interagiert mit externen APIs oder Tools, um jeden Schritt auszuführen, und der Kritiker-Agent überprüft Ergebnisse auf Genauigkeit und Konsistenz. Speicher-Module ermöglichen es den Agenten, Kontext zwischen Interaktionen zu speichern, während ein Nachrichtensystem eine nahtlose Kommunikation sicherstellt. Das Framework ist erweiterbar, sodass Nutzer benutzerdefinierte Rollen hinzufügen, proprietäre Tools integrieren oder LLM-Backends für spezielle Anwendungsfälle austauschen können.
  • Eine offene Spezifikation, die standardisierte Schnittstellen und Protokolle für KI-Agenten definiert, um die Interoperabilität zwischen Plattformen sicherzustellen.
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    Was ist OpenAgentSpec?
    OpenAgentSpec definiert eine umfassende Sammlung von JSON-Schemas, API-Schnittstellen und Protokollrichtlinien für KI-Agenten. Es deckt die Agentenregistrierung, Fähigkeitsdeklaration, Nachrichtenformate, Ereignisbehandlung, Speicherverwaltung und Erweiterungsmechanismen ab. Durch Befolgung der Spezifikation können Organisationen Agenten erstellen, die zuverlässig miteinander und mit Gastgeberumgebungen kommunizieren, was den Integrationsaufwand reduziert und eine wiederverwendbare Ökosystem von interoperablen KI-Komponenten fördert.
  • Ein Python-Framework, das Entwicklern ermöglicht, dezentrale Autonome Wirtschaftsaspekte (AEA) über Blockchain- und Peer-to-Peer-Netzwerke zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten
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    Was ist Autonomous Economic Agents (AEA)?
    Autonome Wirtschaftsaspekte (AEA) von Fetch.ai ist ein vielseitiges Framework, das Entwicklern die Gestaltung, Implementierung und Koordination autonomer Software-Agenten ermöglicht, die miteinander, mit externen Umgebungen und digitalen Ledgern interagieren können. Durch eine Plugin-basierte Architektur bietet AEA vorgefertigte Module für Kommunikationsprotokolle, kryptografische Ledger-APIs, dezentrale Identität und anpassbare Entscheidungsfähigkeiten. Agenten können innerhalb dezentraler Marktplätze entdecken und Transaktionen durchführen, zielgerichtete Verhaltensweisen zeigen und sich durch Echtzeitdatenfeeds anpassen. Das Framework unterstützt Simulationstools zum Testen und Debuggen von Multi-Agenten-Szenarien sowie den Einsatz auf lebenden Blockchains oder Peer-to-Peer-Netzwerken. Mit integrierter Interoperabilität und Agent-zu-Agent-Nachrichtenaustausch rationalisiert AEA die Entwicklung komplexer autonomer wirtschaftlicher Anwendungen wie Energieträgerehandel, Lieferkettenoptimierung und intelligente IoT-Koordination.
  • Python-Framework zum Erstellen, Bereitstellen und Verwalten autonomer Wirtschaftsagenten, die dezentrale Aufgaben durch sichere Interaktionen ausführen.
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    Was ist Fetch.ai AEA Framework?
    Das Autonomous Economic Agents (AEA)-Framework von Fetch.ai ist ein Open-Source-Python-SDK und CLI-Toolset zum Erstellen modularer, autonomer Agenten, die in dezentralen Umgebungen handeln, handeln und zusammenarbeiten können. Es beinhaltet Scaffold-Befehle zur Generierung von Agentenprojekten, Vorlagen für Protokolle und Fähigkeiten, Verbindungsmodule für die Integration mit mehreren Ledgers (Ethereum, Cosmos etc.), Vertrags-Interfaces, Verhaltens- und Entscheidungsbausteine, Test- und Simulationsutilities sowie einen Veröffentlichungsmechanismus zum Verteilen der Agenten im Open Economic Framework-Netzwerk. Entwickler nutzen seine modulare Architektur, um schnell digitale Worker für DeFi-Handel, Daten-Marktplätze, IoT-Koordination und Supply-Chain-Automatisierung zu prototypisieren.
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