Die besten 환경 구성-Lösungen für Sie

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

환경 구성

  • AI Engineer DevTools ist ein CLI-Toolkit, das Gerüstbau, Codegenerierung, Tests, Deployment und Überwachung für KI-Agenten bietet.
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    Was ist AI Engineer DevTools?
    AI Engineer DevTools ist ein umfassendes Entwickler-Toolkit, das den Bau und die Wartung von KI-Agenten vereinfacht. Es bietet Befehlszeilen-gestütztes Gerüstbauen für Projektstrukturen, Codegenerierung für Standard-Agentenmuster, Umgebungs-Setup-Skripte, integrierte Testframeworks, Beispiele für CI/CD-Pipelines, Automatisierung des Deployments und Überwachungseinrichtungen. Durch die Reduzierung von Boilerplate-Code und die Durchsetzung bewährter Praktiken sorgt es für Konsistenz, Zuverlässigkeit und schnelle Iterationen in KI-Agenten-Projekten während der Entwicklungs- und Produktionsphasen.
    AI Engineer DevTools Hauptfunktionen
    • Projektgerüstbau für KI-Agenten
    • Anpassbare Codegenerierungsvorlagen
    • Umgebungssetup und Abhängigkeitsmanagement
    • Automatisierte Testintegration
    • Beispiele für CI/CD-Pipelines
    • Deployment-Skripte und Konfigurationen
    • Überwachung und Protokollierung
  • Eine Open-Source-Mult-Agenten-Verstärkendes Lernen-Framework für die kooperative autonome Fahrzeugsteuerung in Verkehrsszenarien.
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    Was ist AutoDRIVE Cooperative MARL?
    AutoDRIVE Cooperative MARL ist ein Open-Source-Framework, das entwickelt wurde, um kooperative Multi-Agenten-Verstärkendes Lernen (MARL)-Politiken für autonome Fahraufgaben zu trainieren und zu deployen. Es integriert sich mit realistischen Simulatoren zur Modellierung von Verkehrsszenarien wie Kreuzungen, Autobahn-Platooning und Merging. Das Framework implementiert zentrales Training mit dezenter Ausführung, sodass Fahrzeuge gemeinsam erlernte Politiken nutzen können, um die allgemeine Verkehrseffizienz und Sicherheit zu maximieren. Benutzer können Umgebungsparameter konfigurieren, aus Baseline-MARL-Algorithmen auswählen, den Trainingsfortschritt visualisieren und die Koordination der Agenten benchmarken.
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