Die besten 規劃演算法-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte 規劃演算法-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

規劃演算法

  • Ein Open-Source-Python-Framework, das modulare Speicher-, Planungs- und Tool-Integrationen für den Aufbau von autonomen Agenten mit LLMs bietet.
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    Was ist CogAgent?
    CogAgent ist eine forschungsorientierte, Open-Source-Python-Bibliothek, die die Entwicklung von KI-Agenten vereinfacht. Sie stellt Kernmodule für Speicherverwaltung, Planung und reasoning, Tool- und API-Integration sowie Chain-of-Thought-Ausführung bereit. Mit ihrer hoch modularen Architektur können Nutzer benutzerdefinierte Tools, Speicher und Agentenrichtlinien definieren, um konversationale Chatbots, autonome Aufgabenplaner und Workflow-Automatisierungsskripte zu erstellen. CogAgent unterstützt die Integration mit beliebten LLMs wie OpenAI GPT und Meta LLaMA, wodurch Forscher und Entwickler ihre intelligenten Agenten für vielfältige reale Anwendungen experimentieren, erweitern und skalieren können.
    CogAgent Hauptfunktionen
    • Modulare Agentenarchitektur
    • Speicherverwaltungsmodul
    • Planungs- und reasoning-Engine
    • Tool- und API-Integration
    • Chain-of-Thought-Ausführung
    • Multi-Modal-Tool-Unterstützung
    • Anpassbare Pipelines
  • 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.
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