Coaty ist ein Open-Source-Framework auf TypeScript-Basis, das dezentrale agentenbasierte Kommunikation und Verwaltung für skalierbare IoT-Anwendungen ermöglicht.
Coaty ist ein Open-Source-Toolkit, geschrieben in TypeScript, zur Entwicklung kollaborativer, dezentraler IoT-Anwendungen mithilfe von Software-Agenten. Es liefert eine Container-Laufzeitumgebung, die Agenten-Instanzen hostet, einen Discovery- und Registry-Service für die dynamische Ressourcen-Erkundung und Pub/Sub-Kommunikationslayer für Ereignisverteilung. Eingebaute Speicheradapter synchronisieren Zustände zwischen Geräten, während ein flexibles Datenmodell die Erweiterung und gemeinsame Nutzung von Domänenobjekten ermöglicht. Coaty unterstützt mehrere Transportprotokolle wie MQTT und WebSocket, die eine robuste, Echtzeit-Interoperabilität zwischen Edge-, Fog- und Cloud-Umgebungen ohne zentrale Ausfallpunkte gewährleisten.
Coaty Hauptfunktionen
Verteilte Agenten-Container-Laufzeit
Objekt-Registry und Discovery-Service
Pub/Sub Messaging über MQTT und WebSocket
Pluggable Storage und Datensynchronisation
Erweiterbares TypeScript-Datenmodell
Reaktives Ereignis-Handling
Coaty Vor- und Nachteile
Nachteile
Begrenztes direktes Endverbraucherprodukt; hauptsächlich ein Framework, das die Integration durch Entwickler benötigt
Keine dedizierte Preisseite oder sichtbare kommerzielle Angebote
Keine mobile oder App-Store-Präsenz, was die direkte Verbraucherakzeptanz einschränkt
Steile Lernkurve für neue Entwickler aufgrund der Komplexität verteilter Systeme
Vorteile
Vollständig dezentrales Kommunikationsframework, das die Notwendigkeit zentraler Koordination eliminiert
Unterstützt dynamische Szenarioentwicklung mit Laufzeitanpassung und Erweiterungen
Plattformübergreifende Unterstützung einschließlich Browser, Node.js und Mobile
Leichtgewichtige und modulare Architektur, designed für einfache Integration und Skalierung
Open Source mit permissiver MIT-Lizenz, die kommerzielle Nutzung unterstützt
Robustes verteiltes Datenaustauschsystem und intelligente Routing von IoT-Daten basierend auf Kontext
Reaktives Programmierparadigma, das die asynchrone Ereignisbehandlung vereinfacht
PommerLearn ermöglicht Forschern und Entwicklern das Training von Multi-Agenten-RL-Bots in der Pommerman-Umgebung. Es enthält einsatzfertige Implementierungen beliebter Algorithmen (PPO, DQN), flexible Konfigurationsdateien für Hyperparameter, automatische Protokollierung und Visualisierung von Trainingsmetriken, Modell-Checkpointing und Evaluierungsskripte. Die modulare Architektur erleichtert die Erweiterung durch neue Algorithmen, die Anpassung der Umgebung und die Integration mit standardmäßigen ML-Bibliotheken wie PyTorch.