Umfassende 協力的タスク-Lösungen

Verschaffen Sie sich Zugang zu einer umfassenden Sammlung von 協力的タスク-Tools, die eine breite Palette von Anforderungen abdecken.

協力的タスク

  • uAgents bietet ein modulares Framework zum Aufbau dezentraler autonomer KI-Agenten, die Peer-to-Peer-Kommunikation, Koordination und Lernen ermöglichen.
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    Was ist uAgents?
    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.
    uAgents Hauptfunktionen
    • Peer-to-Peer-Nachrichtenübertragung über libp2p
    • Agentenlebenszyklusmanagement
    • Verhaltens- und Nachrichten-Handler-Module
    • Smart Contract- und On-Chain-Registry-Integration
    • Plugin-Architektur für Erweiterbarkeit
    • Unterstützung für Verstärkendes Lernen
  • Ein auf Python basierendes Multi-Agenten-Simulationsframework, das gleichzeitige Zusammenarbeit, Wettbewerb und Schulung von Agenten in anpassbaren Umgebungen ermöglicht.
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    Was ist MultiAgentes?
    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.
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