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Die besten 모듈화된 아키텍처-Lösungen für Sie

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

모듈화된 아키텍처

  • Fetch.ai AEA Framework

    Python-Framework zum Erstellen, Bereitstellen und Verwalten autonomer Wirtschaftsagenten, die dezentrale Aufgaben durch sichere Interaktionen ausführen.
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    Was ist Fetch.ai AEA Framework?
    Das Autonomous Economic Agents (AEA)-Framework von Fetch.ai ist ein Open-Source-Python-SDK und CLI-Toolset zum Erstellen modularer, autonomer Agenten, die in dezentralen Umgebungen handeln, handeln und zusammenarbeiten können. Es beinhaltet Scaffold-Befehle zur Generierung von Agentenprojekten, Vorlagen für Protokolle und Fähigkeiten, Verbindungsmodule für die Integration mit mehreren Ledgers (Ethereum, Cosmos etc.), Vertrags-Interfaces, Verhaltens- und Entscheidungsbausteine, Test- und Simulationsutilities sowie einen Veröffentlichungsmechanismus zum Verteilen der Agenten im Open Economic Framework-Netzwerk. Entwickler nutzen seine modulare Architektur, um schnell digitale Worker für DeFi-Handel, Daten-Marktplätze, IoT-Koordination und Supply-Chain-Automatisierung zu prototypisieren.
    Fetch.ai AEA Framework Hauptfunktionen
    • CLI-Gerüste für Agenten, Protokolle, Fähigkeiten, Verbindungen
    • Modulare Vorlagen für Fähigkeiten und Protokolle
    • Multi-Ledger-Integration (Ethereum, Cosmos, etc.)
    • APIs für Vertrags- und Wallet-Verwaltung
    • Agentenkommunikation und Messaging-Protokolle
    • Verhaltens- und Entscheidungsstrukturen
    • Test-, Simulations- und Debugging-Tools
    • Veröffentlichung und Entdeckung im Agentennetzwerk
    Fetch.ai AEA Framework Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Keine expliziten Preisinformationen leicht verfügbar
    Kann fortgeschrittene technische Kenntnisse für die volle Nutzung erfordern
    Abhängig von Blockchain-Infrastruktur, die Komplexität hinzufügen kann

    Vorteile

    Umfassendes Multi-Agenten-Framework zur Ermöglichung autonomer KI-Systeme
    Web3-native LLM-Integration (ASI:One) für agentische KI
    No-Code-Lösungen wie Flockx für schnelle Agentenerstellung
    Unterstützt Blockchain-Integration für sichere Transaktionen und Interaktionen
    Starke Entwicklerressourcen und Community-Unterstützung

  • MultiAgent-ReinforcementLearning

    Open-Source-Python-Framework, das Multi-Agenten-Verstärkungslernalgorithmen für kooperative und wettbewerbsorientierte Umgebungen implementiert.
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    Was ist MultiAgent-ReinforcementLearning?
    Dieses Repository stellt eine vollständige Suite von Multi-Agenten-Verstärkungslernalgorithmen bereit, einschließlich MADDPG, DDPG, PPO und mehr, integriert mit Standardbenchmarks wie der Multi-Agent Particle Environment und OpenAI Gym. Es bietet anpassbare Environment-Wraps, konfigurierbare Trainingsskripte, Echtzeit-Logging und Leistungsbewertungsmetriken. Benutzer können Algorithmen leicht erweitern, an individuelle Aufgaben anpassen und Politiken in kooperativen und adversären Umgebungen mit minimalem Aufwand vergleichen.
Ausgewählt