Die besten инструменты моделирования-Lösungen für Sie

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инструменты моделирования

  • Ein auf Rust basierendes Laufzeitsystem, das dezentrale KI-Agenten-Scharen mit pluggable Messaging und Koordination ermöglicht.
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    Was ist Swarms.rs?
    Swarms.rs ist die Kern-Laufzeitumgebung für die Ausführung swarm-basierter KI-Agentenprogramme in Rust. Es verfügt über ein modulares Pluginsystem zur Integration benutzerdefinierter Logik oder KI-Modelle, eine Nachrichtenpassageschicht für Peer-to-Peer-Kommunikation und einen asynchronen Executor zur Planung von Agentenverhalten. Diese Komponenten ermöglichen es Entwicklern, komplexe dezentrale Agentennetze für Simulation, Automatisierung und Multi-Agenten-Kollaborationsaufgaben zu entwerfen, bereitzustellen und zu skalieren.
  • Ein Open-Source-Python-Framework, das mehreren KI-Agenten ermöglicht, komplexe Aufgaben durch rollenbasierte Kommunikation gemeinsam zu lösen.
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    Was ist Multi-Agent ColComp?
    Multi-Agent ColComp ist ein erweiterbares, quelloffenes Framework zur Koordination eines Teams von KI-Agenten bei der Bearbeitung komplexer Aufgaben. Entwickler können unterschiedliche Agentenrollen definieren, Kommunikationskanäle konfigurieren und Kontextdaten über einen einheitlichen Speicher austauschen. Die Bibliothek enthält Plug-and-Play-Komponenten für Verhandlung, Koordination und Konsensbildung. Beispielkonfigurationen zeigen kollaborative Textgenerierung, verteilte Planung und Multi-Agenten-Simulation. Das modulare Design unterstützt einfache Erweiterungen, sodass Teams schnell Prototypen erstellen und Multi-Agenten-Strategien in Forschung oder Produktion evaluieren können.
  • Eine auf Python basierende Multi-Agenten-Umgebung für Verstärkungslernen mit einer API ähnlich gym, die anpassbare kooperative und wettbewerbsorientierte Szenarien unterstützt.
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    Was ist multiagent-env?
    multiagent-env ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die die Erstellung und Bewertung von Multi-Agenten-Verstärkungslern-Umgebungen vereinfacht. Nutzer können sowohl kooperative als auch adversariale Szenarien definieren, indem sie Agentenzahl, Aktions- und Beobachtungsräume, Belohnungsfunktionen und die Dynamik der Umwelt festlegen. Es unterstützt Echtzeitvisualisierung, konfigurierbares Rendering und einfache Integration mit Python-basierten RL-Frameworks wie Stable Baselines und RLlib. Das modulare Design ermöglicht eine schnelle Prototypentwicklung neuer Szenarien und einen einfachen Vergleich von Multi-Agenten-Algorithmen.
  • ROSA ist das Open-Source-Autonomie-Framework der NASA JPL, das KI-Planung nutzt, um Rover-Befehlsfolgen autonom zu generieren und auszuführen.
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    Was ist ROSA (Rover Sequencing & Autonomy)?
    ROSA (Rover Sequencing & Autonomy) ist ein umfassendes Autonomie-Framework, das vom Jet Propulsion Laboratory der NASA für Raumfahrtrobotik entwickelt wurde. Es verfügt über einen modularen KI-Planer, einen constraints-weisen Scheduler und integrierte Simulatoren, die validierte Befehlsssequenzen für Rover-Bedienungen erzeugen. Nutzer können Missionsziele, Ressourcenbeschränkungen und Sicherheitsregeln definieren; ROSA erstellt optimale Ausführungspläne, erkennt Konflikte und unterstützt schnelle Neuprogrammierung bei unerwarteten Ereignissen. Seine Plugin-Architektur erlaubt die Integration mit benutzerdefinierten Sensoren, Aktuatoren und Telemetrie-Analysetools und ermöglicht End-to-End-Missionautonomie zur planetaren Erforschung.
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