Die besten Multi-Agenten-Kollaboration-Lösungen für Sie

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

Multi-Agenten-Kollaboration

  • Local-Super-Agents ermöglicht Entwicklern, autonome KI-Agenten lokal mit anpassbaren Werkzeugen und Speicherverwaltung zu erstellen und auszuführen.
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    Was ist Local-Super-Agents?
    Local-Super-Agents bietet eine auf Python basierende Plattform zum Erstellen autonomer KI-Agenten, die vollständig lokal laufen. Das Framework umfasst modulare Komponenten wie Speichereinheiten, Toolkits für API-Integrationen, LLM-Adapter und Agent- orchestration. Benutzer können benutzerdefinierte Aufgabenagenten definieren, Aktionen verketten und die Zusammenarbeit mehrerer Agenten in einer sandboxed Umgebung simulieren. Es abstrahiert komplexe Einrichtungsprozesse durch CLI-Tools, vorgefertigte Vorlagen und erweiterbare Module. Ohne Cloud-Abhängigkeiten behalten Entwickler die Datensicherheit und Ressourcenhoheit. Das Plugin-System unterstützt die Integration von Web-Scrapers, Datenbank-Connectors und benutzerdefinierten Python-Funktionen, was Workflows wie autonome Forschung, Datenextraktion und lokale Automatisierung ermöglicht.
    Local-Super-Agents Hauptfunktionen
    • Lokale Agenten-Orchestrierung
    • Speicherverwaltungs-Module
    • Benutzerdefinierte Tool-Integration
    • Multi-Agenten-Zusammenarbeit
    • Python SDK und CLI
    • Plugin-System für Erweiterungen
    • Adapterunterstützung für lokale LLMs
  • 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.
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