Die besten métricas de rendimiento de agentes-Lösungen für Sie

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métricas de rendimiento de agentes

  • Swarms ist eine Open-Source-Plattform zum Erstellen, Orchestrieren und Bereitstellen kollaborativer Multi-Agenten-KI-Systeme mit anpassbaren Arbeitsabläufen.
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    Was ist Swarms?
    Swarms arbeitet als Python-zentriertes Framework und webbasierte Schnittstelle, die es Nutzern ermöglicht, einzelne Agenten mit spezifischen Rollen, Speicherverwaltung und benutzerdefinierten Prompts zu konfigurieren. Nutzer definieren Agenteninteraktionen über einen visuellen Fluss-Builder oder YAML-Konfigurationen und orchestrieren komplexe Entscheidungsbäume, Diskussionen und kollaborative Aufgaben. Die Plattform unterstützt Plugin-Integrationen für Datenabfragen, Zugriff auf Wissensdatenbanken und Drittanbieter-APIs. Nach der Bereitstellung bietet Swarms eine Echtzeitüberwachung der Agentenaktivitäten, Leistungsmetriken und Protokolle. Es skaliert horizontal mit Container-Orchestrierungstools und ermöglicht groß angelegte KI-Simulationen, robotische Steuerungsarchitekturen oder intelligente Workflow-Automatisierungen. Die Open-Source-Architektur gewährleistet Erweiterbarkeit, Community-getriebene Verbesserungen und Self-Hosting-Optionen für volle Datenkontrolle.
    Swarms Hauptfunktionen
    • Multi-Agenten-Orchestrierung
    • Visueller Fluss-Editor
    • Anpassbare Agentenvorlagen
    • Plugin- und API-Integration
    • Echtzeit-Überwachungs-Dashboard
    • Verteilte Bereitstellung und Skalierung
    • Simulations- und Testwerkzeuge
  • AIpacman ist ein Python-Framework, das suchbasierte, feindliche und Verstärkungslernagenten bereitstellt, um das Pac-Man-Spiel zu meistern.
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    Was ist AIpacman?
    AIpacman ist ein Open-Source-Python-Projekt, das die Pac-Man-Spielumgebung für KI-Experimente simuliert. Nutzer können aus eingebauten Agenten wählen oder eigene mit Suchalgorithmen wie DFS, BFS, A*, UCS; feindlichen Methoden wie Minimax mit Alpha-Beta-Suche und Expectimax; oder Verstärkungslernen-Techniken wie Q-Learning implementieren. Das Framework bietet konfigurierbare Labyrinthe, Leistungsprotokollierung, Visualisierung der Entscheidungsfindung der Agenten und eine Kommandozeilenschnittstelle für Spielausschnitte und Punktvergleiche. Es ist für Lehrveranstaltungen, Forschungsbenchmarks und Hobbyprojekte in KI und Spieentwicklungen konzipiert.
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