Umfassende modélisation agentielle-Lösungen

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

modélisation agentielle

  • Eine experimentelle Low-Code-Studio für das Entwerfen, Orchestrieren und Visualisieren von Multi-Agenten-KI-Workflows mit interaktiver Benutzeroberfläche und anpassbaren Agentenvorlagen.
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    Was ist Autogen Studio Research?
    Autogen Studio Research ist ein auf GitHub gehosteter Forschungsprototyp zum Erstellen, Visualisieren und Iterieren von Multi-Agenten-KI-Anwendungen. Es bietet eine webbasierte Benutzeroberfläche, mit der Sie Agentenkomponenten per Drag & Drop anordnen, Kommunikationskanäle definieren und Ausführungspipelines konfigurieren können. Im Hintergrund verwendet es ein Python SDK, um verschiedene LLM-Backends (OpenAI, Azure, lokale Modelle) zu verbinden, und bietet Echtzeit-Logging, Metriken und Debugging-Tools. Die Plattform ist für die schnelle Prototypentwicklung von kollaborativen Agentensystemen, Entscheidungsprozessen und automatisierter Aufgabensteuerung konzipiert.
    Autogen Studio Research Hauptfunktionen
    • Visueller Low-Code-Editor für Multi-Agenten-Workflows
    • Anpassbare Agentenvorlagen-Bibliothek
    • Python SDK für Agenten- und Pipeline-Definitionen
    • Integration mit OpenAI, Azure und lokalen LLMs
    • Echtzeit-Logs und Metriken-Dashboard
  • Ein interaktives agentenbasiertes ökologisches Simulationstool mit Mesa zur Modellierung der Räuber-Beute-Populationsdynamik mit Visualisierung und Parametersteuerung.
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    Was ist Mesa Predator-Prey Model?
    Das Mesa-Räuber-Beute-Modell ist eine Open-Source-Implementierung des klassischen Lotka-Volterra-Systems, basierend auf dem Mesa-Agentenmodellierungsframework. Es simuliert einzelne Räuber- und Beutetier-Agenten, die sich auf einem Gitter bewegen und interagieren, wobei Beute sich reproduziert und Räuber nach Nahrung suchen, um zu überleben. Nutzer können Anfangspopulationen, Reproduktionswahrscheinlichkeiten, Energieverbrauch und weitere Umweltparameter über eine webbasierte Schnittstelle konfigurieren. Die Simulation liefert Echtzeit-Visualisierungen, inklusive Wärmebildkarten und Populationskurven, sowie Datenlogs für die Nachanalyse. Forscher, Pädagogen und Studenten können das Modell erweitern, indem sie das Verhalten der Agenten anpassen, neue Spezies hinzufügen oder komplexe ökologische Regeln integrieren. Das Projekt ist benutzerfreundlich, für schnelles Prototyping und lehrreiche Demonstrationen ökologischer Dynamiken konzipiert.
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