Die besten моделирование агентов-Lösungen für Sie

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

моделирование агентов

  • LightJason Agent-Aktion zur Lösung von linearen Programmierproblemen in Java mit dynamischer Ziel- und Nebenbedingungen.
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    Was ist Java Action Linearprogram?
    Das Java Action Linearprogram-Modul bietet eine spezialisierte Aktion für das LightJason-Framework, die es Agenten ermöglicht, lineare Optimierungsaufgaben zu modellieren und zu lösen. Benutzer können Zielkoeffizienten konfigurieren, Gleichheits- und Ungleichheitsbeschränkungen hinzufügen, Lösungsmethoden auswählen und den Solver innerhalb des Entscheidungskreislaufs eines Agenten ausführen. Nach der Ausführung liefert die Aktion die optimalen Variablenwerte und das Zielergebnis, die von Agenten für nachfolgende Planung oder Ausführung genutzt werden können. Diese Plug-and-Play-Komponente abstrahiert die Komplexität des Solvers und ermöglicht dennoch volle Kontrolle über Problemdefinitionen mittels Java-Schnittstellen.
  • OpenMAS ist eine Open-Source-Multi-Agenten-Simulationsplattform, die anpassbare Agentenverhalten, dynamische Umgebungen und dezentrale Kommunikationsprotokolle bietet.
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    Was ist OpenMAS?
    OpenMAS ist darauf ausgelegt, die Entwicklung und Bewertung von dezentralen KI-Agenten und Multi-Agenten-Koordinationsstrategien zu erleichtern. Es bietet eine modulare Architektur, die es ermöglicht, benutzerdefinierte Agentenverhalten, dynamische Umweltmodelle und Inter-Agenten-Nachrichtenaustauschprotokolle zu definieren. Das Framework unterstützt physikbasierte Simulation, ereignisgesteuerte Ausführung und Plugin-Integration für KI-Algorithmen. Benutzer können Szenarien über YAML oder Python konfigurieren, Agenteninteraktionen visualisieren und Leistungsmetriken mittels integrierter Analysewerkzeuge sammeln. OpenMAS beschleunigt die Prototypentwicklung in Forschungsbereichen wie Schwarmintelligenz, kooperative Robotik und verteilte Entscheidungsfindung.
  • Eine experimentelle Low-Code-Studio für das Entwerfen, Orchestrieren und Visualisieren von Multi-Agenten-KI-Workflows mit interaktiver Benutzeroberfläche und anpassbaren Agentenvorlagen.
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    Was ist Autogen Studio Research?
    Autogen Studio Research ist ein auf GitHub gehosteter Forschungsprototyp zum Erstellen, Visualisieren und Iterieren von Multi-Agenten-KI-Anwendungen. Es bietet eine webbasierte Benutzeroberfläche, mit der Sie Agentenkomponenten per Drag & Drop anordnen, Kommunikationskanäle definieren und Ausführungspipelines konfigurieren können. Im Hintergrund verwendet es ein Python SDK, um verschiedene LLM-Backends (OpenAI, Azure, lokale Modelle) zu verbinden, und bietet Echtzeit-Logging, Metriken und Debugging-Tools. Die Plattform ist für die schnelle Prototypentwicklung von kollaborativen Agentensystemen, Entscheidungsprozessen und automatisierter Aufgabensteuerung konzipiert.
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