icon
KI-Tools KI-Agenten MCP Ranking Einreichen & Werben
Anmelden

Die besten 行為排程-Lösungen für Sie

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

行為排程

  • JADE

    Open-Source-Java-Framework zur Entwicklung FIPA-konformer Multi-Agenten-Systeme, das Agentenkommunikation, Lebenszyklusverwaltung und Mobilität bereitstellt.
    0
    0
    Was ist JADE?
    JADE ist ein in Java entwickeltes Agenten-Entwicklungsframework, das die Erstellung verteilter Multi-Agenten-Systeme vereinfacht. Es bietet eine FIPA-konforme Infrastruktur einschließlich Laufzeitumgebung, Nachrichtenübertragung, Verzeichnisdienst und Agentenmanagement. Entwickler schreiben Agentenklassen in Java, setzen sie in Containern ein und verwenden grafische Tools wie RMA und Sniffer zur Fehlersuche und Überwachung. JADE unterstützt Agentenmobilität, Verhaltensplanung und Lebenszyklusoperationen, wodurch skalierbare und modulare Designs für Forschung, IoT-Koordination, Simulationen und Unternehmensautomatisierung ermöglicht werden.
    JADE Hauptfunktionen
    • FIPA-konforme Agentenkommunikation
    • Agentenlebenszyklus- und Verhaltensverwaltung
    • Verzeichnisdienst für Agentenfindung
    • Agentenmobilität über Container hinweg
    • Grafische Werkzeuge: RMA, Sniffer, Introspector
    • Modularer containerbasierter Laufzeitumgebung
    • Asynchrone ACL-Nachrichtenübermittlung

  • JASA

    Dieses auf Java basierende Agenten-Framework ermöglicht es Entwicklern, anpassbare Agenten zu erstellen, Messaging, Lebenszyklen, Verhaltensweisen zu verwalten und Mehr-Agenten-Systeme zu simulieren.
    0
    0
    Was ist JASA?
    JASA stellt eine umfassende Sammlung von Java-Bibliotheken für den Bau und Betrieb von Multi-Agenten-Systemsimulationen bereit. Es unterstützt das Management des Agentenlebenszyklus, Ereignisplanung, asynchronen Nachrichtenversand und Umgebungsmodellierung. Entwickler können Kernklassen erweitern, um benutzerdefinierte Verhaltensweisen zu implementieren, externe Datenquellen zu integrieren und Simulationsergebnisse zu visualisieren. Das modulare Design und die klare API-Dokumentation erleichtern schnelle Prototypenentwicklung und Skalierbarkeit, was es für akademische Forschung, Lehre und Machbarkeitsstudien im auf Agenten basierenden Modellieren geeignet macht.
Ausgewählt