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Die besten 동적 스케줄링-Lösungen für Sie

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

동적 스케줄링

  • Sentient

    Sentient ist ein KI-Agent-Framework, das Entwicklern ermöglicht, NPCs mit langfristigem Gedächtnis, zielorientierter Planung und natürlicher Konversation zu erstellen.
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    Was ist Sentient?
    Sentient ist eine zustandsbehaftete KI-Agent-Plattform, die entwickelt wurde, um Nicht-Spieler-Charaktere und virtuelle Persönlichkeiten zu steuern. Es verfügt über ein Speichersystem, das Ereignisse aufzeichnet, eine Zielplanungs-Engine, die Mehrschritte plant, und eine dialogorientierte Schnittstelle für natürliche Gespräche. Entwickler konfigurieren Personas mit anpassbaren Eigenschaften, Zielen und Wissensdatenbanken. Sentient SDKs und APIs für Unity, Unreal, JavaScript und Node.js ermöglichen eine nahtlose Integration, lokal oder in der Cloud, für immersive, interaktive digitale Erlebnisse.

  • Multi Agent Robotic System

    Ein auf Python basierendes Multi-Agenten-Robotersystem, das autonome Koordination, Wegplanung und kollaborative Aufgaben innerhalb von Robotenteams ermöglicht.
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    Was ist Multi Agent Robotic System?
    Das Multi Agent Robotic System Projekt bietet eine modulare, Python-basierte Plattform zur Entwicklung, Simulation und Einsatz kooperativer Robotikteams. Im Kern implementiert es dezentrale Steuerungsstrategien, die es Robotern ermöglichen, Statusinformationen zu teilen und Aufgaben kollaborativ ohne einen zentralen Koordinator zuzuweisen. Das System enthält integrierte Module für Wegplanung, Kollisionsvermeidung, Umgebungsmapping und dynamische Aufgabenplanung. Entwickler können neue Algorithmen integrieren, indem sie erweiterte Schnittstellen nutzen, Kommunikationsprotokolle mittels Konfigurationsdateien anpassen und Roboterinteraktionen in simulierten Umgebungen visualisieren. Es ist kompatibel mit ROS und unterstützt nahtlosen Übergang von Simulation zu realen Hardware-Implementierungen. Dieses Framework beschleunigt die Forschung durch wiederverwendbare Komponenten für Schwarmverhalten, kollaborative Exploration und Lagerautomatisierungsexperimente.

  • Agent Supervisor Example

    Ein auf Python basierender KI-Agenten-Orchestrator, der die Interaktionen zwischen mehreren autonomen Agenten für koordinierte Aufgaben und dynamisches Workflow-Management überwacht.
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    Was ist Agent Supervisor Example?
    Das Repository Agent Supervisor Example zeigt, wie man mehrere autonome KI-Agenten in einem koordinierten Workflow orchestriert. Es ist in Python geschrieben und definiert eine Supervisor-Klasse, die Aufgaben dispatcht, den Agentenstatus überwacht, Fehler behandelt und Antworten aggregiert. Sie können Basis-Agentenklassen erweitern, verschiedene Model-APIs anschließen und Planungsrichtlinien konfigurieren. Es protokolliert Aktivitäten zur Nachverfolgung, unterstützt parallele Ausführung und bietet ein modulares Design für einfache Anpassung und Integration in größere KI-Systeme.
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