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Die besten 代理建模-Lösungen für Sie

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

代理建模

  • Autogen Studio Research

    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.
    Autogen Studio Research Hauptfunktionen
    • Visueller Low-Code-Editor für Multi-Agenten-Workflows
    • Anpassbare Agentenvorlagen-Bibliothek
    • Python SDK für Agenten- und Pipeline-Definitionen
    • Integration mit OpenAI, Azure und lokalen LLMs
    • Echtzeit-Logs und Metriken-Dashboard

  • Java Action Linearprogram

    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.
Ausgewählt