Die besten 同時実行-Lösungen für Sie

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同時実行

  • Java Action Generic ist ein Java-basiertes Agenten-Framework, das flexible, wiederverwendbare Aktionsmodule für den Aufbau autonomer Agentenverhalten bietet.
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    Was ist Java Action Generic?
    Java Action Generic ist eine leichte, modulare Bibliothek, die Entwicklern ermöglicht, autonomes Agentenverhalten in Java durch die Definition generischer Aktionen zu implementieren. Aktionen sind parametrisierte Arbeitseinheiten, die Agenten ausführen, planen und zur Laufzeit zusammenstellen können. Das Framework bietet eine konsistente Aktionsschnittstelle, die es Entwicklern erlaubt, benutzerdefinierte Aktionen zu erstellen, Aktionsparameter zu handhaben und mit dem LightJason-Agentenlebenszyklus zu integrieren. Mit Unterstützung für ereignisgesteuerte Ausführung und Parallelität können Agenten Aufgaben wie dynamische Entscheidungsfindung, Interaktion mit externen Diensten und komplexe Verhaltenskoordination durchführen. Die Bibliothek fördert Wiederverwendbarkeit und modulares Design, geeignet für Forschung, Simulationen, IoT und Spiel-KI-Anwendungen auf jeder JVM-unterstützten Plattform.
    Java Action Generic Hauptfunktionen
    • Generische IActionGeneric-Schnittstelle
    • Parameterisierbare Aktionsmodule
    • Integration in den Agentenlebenszyklus
    • Ereignisgesteuerte Ausführung
    • Aktionsplanung und -verkettung
    • Gleichzeitige Aktionsverwaltung
  • Eine Go-Bibliothek zum Erstellen und Simulieren gleichzeitiger KI-Agenten mit Sensoren, Aktuatoren und Messaging für komplexe Multi-Agent-Umgebungen.
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    Was ist multiagent-golang?
    multiagent-golang bietet einen strukturierten Ansatz zum Aufbau von Multi-Agent-Systemen in Go. Es führt eine Agent-Abstraktion ein, bei der jeder Agent mit verschiedenen Sensoren ausgestattet werden kann, um seine Umgebung wahrzunehmen, und Aktuatoren, um Aktionen auszuführen. Agenten laufen gleichzeitig mit Go-Routinen und kommunizieren über dedizierte Nachrichtenkanäle. Das Framework umfasst zudem eine Umweltsimulationsebene für Ereignisse, Management des Agentenlebenszyklus und Zustandsüberwachung. Entwickler können Verhaltensweisen der Agenten leicht erweitern oder anpassen, Simulationsparameter konfigurieren und zusätzliche Module für Logging oder Analytik integrieren. Es erleichtert die Erstellung skalierbarer, gleichzeitiger Simulationen für Forschung und Prototyping.
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