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Die besten simulação de múltiplos agentes-Lösungen für Sie

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

simulação de múltiplos agentes

  • AgentSimulation

    AgentSimulation ist ein Python-Framework für die Echtzeit-Simulation von autonomen 2D-Agenten mit anpassbaren Steuerverhalten.
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    Was ist AgentSimulation?
    AgentSimulation ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die auf Pygame basiert, um mehrere autonome Agenten in einer 2D-Umgebung zu simulieren. Es ermöglicht Benutzern die Konfiguration von Agenteneigenschaften, Steuerverhalten (Seek, Flee, Wanderung), Kollisionsdetektion, Pfadsuche und interaktiven Regeln. Mit Echtzeit-Rendering und modularer Gestaltung unterstützt es schnelles Prototyping, Lehrsimulationen und kleinere Forschungen im Schwarmintelligenz- oder Multi-Agenten-Bereich.
    AgentSimulation Hauptfunktionen
    • Mehrere Steuerverhalten (Seek, Flee, Arrive, Wander)
    • Anpassbare Agentenattribute (Geschwindigkeit, Beschleunigung)
    • Hindernis- und Kollisionsvermeidung
    • Echtzeit-2D-Visualisierung mit Pygame
    • Modulare Umwelt- und Interaktionsregeln

  • LLM Agents Simulation Framework

    Ein Python-Framework, das es Entwicklern ermöglicht, Multi-Agenten-Interaktionen, die von großen Sprachmodellen angetrieben werden, zu definieren, zu koordinieren und zu simulieren.
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    Was ist LLM Agents Simulation Framework?
    Das LLM Agents Simulation Framework ermöglicht das Design, die Ausführung und Analyse simuliertes Umgebungen, in denen autonome Agenten durch große Sprachmodelle interagieren. Benutzer können mehrere Agenteninstanzen registrieren, anpassbare Prompts und Rollen zuweisen und Kommunikationskanäle wie Nachrichtenübermittlung oder geteilten Zustand festlegen. Das Framework steuert die Simulationszyklen, sammelt Protokolle und berechnet Metriken wie Turn-Taking-Häufigkeit, Antwortlatenz und Erfolgsraten. Es unterstützt nahtlose Integration mit OpenAI, Hugging Face und lokalen LLMs. Forscher können komplexe Szenarien erstellen – Verhandlung, Ressourcenallokation oder kollaboratives Problemlösen – um emergentes Verhalten zu beobachten. Eine erweiterbare Plugin-Architektur ermöglicht das Hinzufügen neuer Verhaltensweisen, Umweltbeschränkungen oder Visualisierungsmodule, um reproduzierbare Experimente zu fördern.
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