uAgents ist ein modulares JavaScript-Framework, das Entwicklern ermöglicht, autonome, dezentrale KI-Agenten zu erstellen, die Peers entdecken, Nachrichten austauschen, an Aufgaben zusammenarbeiten und durch Lernen adaptieren. Die Agenten kommunizieren über libp2p-basierte Gossip-Protokolle, registrieren Fähigkeiten über On-Chain-Register und verhandeln Service-Level-Agreements mittels Smart Contracts. Die Kernbibliothek verwaltet Agentenlebenszyklusereignisse, Nachrichtenrouting und erweiterbare Verhaltensweisen wie Verstärkendes Lernen und marktorientierte Aufgabenverteilung. Mithilfe anpassbarer Plugins können uAgents mit Fetch.ai’s Ledger, externen APIs und Oraclenetzen integriert werden, sodass Agenten reale Aktionen durchführen, Daten erfassen und Entscheidungen in verteilten Umgebungen ohne zentrale Steuerung treffen können.

Das AI-Agent-Netzwerkprotokoll ist darauf ausgelegt, die Kommunikation und Interaktion zwischen verschiedenen AI-Agenten zu fördern, wodurch sie Daten austauschen, Aufgaben gemeinsam ausführen und sich in Echtzeit an die Anforderungen der Benutzer anpassen können. Es verbessert die Interoperabilität und Effizienz und fördert die dynamische Aufgabenverteilung und Ressourcennutzung in verschiedenen Anwendungen in Sektoren wie Automatisierung, Kundenservice und Datenanalyse.

Degen Den dient als umfassendes soziales Lernzentrum, das für Fachleute entwickelt wurde, die sich der Beherrschung von KI-, Blockchain- und Kryptowährungstechnologien widmen. Benutzer können an interaktiven Kursen, spannenden Projekten und kollaborativen Aufgaben teilnehmen. Mit dem Fokus auf die Zusammenarbeit in der Gemeinschaft werden die Benutzer ermutigt, Wissen und Ressourcen zu teilen, wodurch das Lernen sowohl angenehm als auch effektiv wird. Die Plattform zielt darauf ab, den Bildungsweg zu vereinfachen und gleichzeitig den Benutzern zu helfen, in ihren jeweiligen Bereichen zu wachsen.

MultiAgentes bietet eine modulare Architektur zur Definition von Umgebungen und Agenten, die synchrone und asynchrone Multi-Agenten-Interaktionen unterstützt. Es umfasst Basisklassen für Umgebungen und Agenten, vordefinierte Szenarien für kooperative und wettbewerbsorientierte Aufgaben, Werkzeuge zur Anpassung von Belohnungsfunktionen und APIs für die Kommunikation zwischen Agenten und die Beobachtungsteilung. Visualisierungs utils ermöglichen die Echtzeitüberwachung des Agentenverhaltens, während Logger-Module Leistungsmetriken aufzeichnen. Das Framework integriert sich nahtlos mit Gym-kompatiblen Reinforcement-Learning-Bibliotheken, sodass Nutzer Agenten mit bestehenden Algorithmen trainieren können. MultiAgentes ist auf Erweiterbarkeit ausgelegt, sodass Entwickler neue Umgebungsvorlagen, Agententypen und Kommunikationsprotokolle hinzufügen können, um vielfältige Forschungs- und Bildungsanwendungen abzudecken.