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Die besten симуляция агентов-Lösungen für Sie

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

симуляция агентов

  • FMAS

    FMAS ist ein flexibles Multi-Agenten-System-Framework, das Entwicklern ermöglicht, autonome KI-Agenten mit benutzerdefinierten Verhaltensweisen und Nachrichten zu definieren, zu simulieren und zu überwachen.
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    Was ist FMAS?
    FMAS (Flexible Multi-Agent System) ist eine Open-Source-Python-Bibliothek zur Erstellung, Ausführung und Visualisierung von Multi-Agenten-Simulationen. Sie können Agenten mit benutzerdefinierter Entscheidungslogik definieren, ein Umweltmodell konfigurieren, Kommunikationskanäle einrichten und skalierbare Simulationen durchführen. FMAS bietet Anschlüsse für die Überwachung des Agentenstatus, Fehlerbehebung bei Interaktionen und Ergebnisausgaben. Die modulare Architektur unterstützt Plugins für Visualisierung, Metriksammlung und Integration mit externen Datenquellen, was es ideal für Forschung, Bildung und Realwelt-Prototypen autonomer Systeme macht.
    FMAS Hauptfunktionen
    • Definition autonomer Agenten mit benutzerdefinierten Verhaltensweisen
    • Inter-Agenten-Nachrichten- und Ereignissystem
    • Umweltmodellierung und Simulation Scheduler
    • Visualisierungstools zur Überwachung von Agenteninteraktionen
    • Plugin-Architektur für Erweiterungen und Metriken

  • jason-RL

    Jason-RL rüstet Jason BDI-Agenten mit Reinforcement-Learning aus, was eine adaptive Entscheidungsfindung basierend auf Q-Learning und SARSA durch Belohnungserfahrung ermöglicht.
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    Was ist jason-RL?
    Jason-RL fügt dem Jason Multi-Agenten-Framework eine Verstärkendes Lernen-Schicht hinzu, die es AgentSpeak-BDI-Agenten ermöglicht, Aktions-Auswahl-Politiken durch Belohnungsfeedback zu erlernen. Es implementiert Q-Learning und SARSA, unterstützt die Konfiguration von Lernparametern (Lernrate, Diskontfaktor, Explorationsstrategie) und protokolliert Trainingsmetriken. Durch die Definition von Belohnungsfunktionen in Agentenplänen und das Ausführen von Simulationen können Entwickler beobachten, wie Agenten im Laufe der Zeit Entscheidungsfindung verbessern und sich an sich ändernde Umgebungen anpassen, ohne manuell Politiken zu codieren.

  • MultiAgentModel

    Ein Python-Framework, das das Design, die Simulation und das Verstärkungslernen von kooperativen Multi-Agenten-Systemen ermöglicht.
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    Was ist MultiAgentModel?
    MultiAgentModel stellt eine einheitliche API bereit, um benutzerdefinierte Umgebungen und Agentenklassen für Multi-Agenten-Szenarien zu definieren. Entwickler können Beobachtungs- und Aktionsräume, Belohnungsstrukturen und Kommunikationskanäle spezifizieren. Unterstützt werden beliebte RL-Algorithmen wie PPO, DQN und A2C, die mit minimaler Konfiguration trainiert werden können. Echtzeit-Visualisierungstools helfen dabei, Agenteninteraktionen und Leistungsmetriken zu überwachen. Die modulare Architektur gewährleistet eine einfache Integration neuer Algorithmen und benutzerdefinierter Module. Es enthält außerdem ein flexibles Konfigurationssystem für Hyperparameter-Optimierung, Logging-Utilities für Versuchsverfolgung und ist kompatibel mit OpenAI Gym-Umgebungen für nahtlose Portabilität. Benutzer können an gemeinsamen Umgebungen zusammenarbeiten und protokollierte Sitzungen zur Analyse wiedergeben.
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