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Die besten systèmes décentralisés-Lösungen für Sie

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

systèmes décentralisés

  • Coaty

    Coaty ist ein Open-Source-Framework auf TypeScript-Basis, das dezentrale agentenbasierte Kommunikation und Verwaltung für skalierbare IoT-Anwendungen ermöglicht.
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    Was ist Coaty?
    Coaty ist ein Open-Source-Toolkit, geschrieben in TypeScript, zur Entwicklung kollaborativer, dezentraler IoT-Anwendungen mithilfe von Software-Agenten. Es liefert eine Container-Laufzeitumgebung, die Agenten-Instanzen hostet, einen Discovery- und Registry-Service für die dynamische Ressourcen-Erkundung und Pub/Sub-Kommunikationslayer für Ereignisverteilung. Eingebaute Speicheradapter synchronisieren Zustände zwischen Geräten, während ein flexibles Datenmodell die Erweiterung und gemeinsame Nutzung von Domänenobjekten ermöglicht. Coaty unterstützt mehrere Transportprotokolle wie MQTT und WebSocket, die eine robuste, Echtzeit-Interoperabilität zwischen Edge-, Fog- und Cloud-Umgebungen ohne zentrale Ausfallpunkte gewährleisten.
    Coaty Hauptfunktionen
    • Verteilte Agenten-Container-Laufzeit
    • Objekt-Registry und Discovery-Service
    • Pub/Sub Messaging über MQTT und WebSocket
    • Pluggable Storage und Datensynchronisation
    • Erweiterbares TypeScript-Datenmodell
    • Reaktives Ereignis-Handling
    Coaty Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Begrenztes direktes Endverbraucherprodukt; hauptsächlich ein Framework, das die Integration durch Entwickler benötigt
    Keine dedizierte Preisseite oder sichtbare kommerzielle Angebote
    Keine mobile oder App-Store-Präsenz, was die direkte Verbraucherakzeptanz einschränkt
    Steile Lernkurve für neue Entwickler aufgrund der Komplexität verteilter Systeme

    Vorteile

    Vollständig dezentrales Kommunikationsframework, das die Notwendigkeit zentraler Koordination eliminiert
    Unterstützt dynamische Szenarioentwicklung mit Laufzeitanpassung und Erweiterungen
    Plattformübergreifende Unterstützung einschließlich Browser, Node.js und Mobile
    Leichtgewichtige und modulare Architektur, designed für einfache Integration und Skalierung
    Open Source mit permissiver MIT-Lizenz, die kommerzielle Nutzung unterstützt
    Robustes verteiltes Datenaustauschsystem und intelligente Routing von IoT-Daten basierend auf Kontext
    Reaktives Programmierparadigma, das die asynchrone Ereignisbehandlung vereinfacht

  • Open ACN

    Open ACN ermöglicht dezentrale Multi-Agenten-Koordination, Konsens und Kommunikation, um skalierbare, autonome plattformübergreifende KI-Agentennetzwerke aufzubauen.
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    Was ist Open ACN?
    Open ACN ist eine robuste Lösung für KI-Plattformen und Rahmenwerke, die für den Aufbau dezentraler Multi-Agenten-Systeme entwickelt wurde. Es bietet eine Reihe von Konsensprotokollen, die auf die Zusammenarbeit der Agenten zugeschnitten sind, um eine zuverlässige Entscheidungsfindung über geodistribuierte Knoten hinweg zu gewährleisten. Das Framework umfasst modulare Kommunikationsebenen, anpassbare Strategie-Plugins und eine integrierte Simulationsumgebung für End-to-End-Tests. Entwickler können Agentenverhalten definieren, auf Linux, macOS, Windows oder Docker bereitstellen und Echtzeit-Logging- und Überwachungstools nutzen. Durch erweiterbare APIs und nahtlose Integration bestehender maschineller Lernmodelle vereinfacht Open ACN komplexe Orchestrierungsaufgaben und fördert interoperable, widerstandsfähige autonome Netzwerke, die für Anwendungen in Robotik, Supply Chain Automation, dezentraler Finanzen und IoT geeignet sind.

  • Multi-Agent System

    Eine Open-Source-Python-Framework zur Simulation kooperativer und kompetitiver KI-Agenten in anpassbaren Umgebungen und Aufgaben.
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    Was ist Multi-Agent System?
    Multi-Agent System bietet ein leichtgewichtiges, aber leistungsstarkes Toolkit zur Gestaltung und Durchführung von Multi-Agenten-Simulationen. Nutzer können benutzerdefinierte Agentenklassen erstellen, um Entscheidungslogik zu kapseln, Umweltobjekte definieren, um Weltzustände und Regeln darzustellen, und eine Simulationsmaschine konfigurieren, um Interaktionen zu orchestrieren. Das Framework unterstützt modulare Komponenten für Protokollierung, Metrikensammlung und grundlegende Visualisierung zur Analyse des Agentenverhaltens in kooperativen oder feindlichen Umgebungen. Es eignet sich für schnelles Prototyping von Schwarmrobotik, Ressourcenallokation und verteilten Steuerungsexperimenten.
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