- Paso 1: pip install aeiva
- Paso 2: importa aeiva y configura tu entorno
- Paso 3: define clases de agentes personalizadas con métodos de decisión y acción
- Paso 4: registra los agentes y entornos en el motor de Aeiva
- Paso 5: inicia las simulaciones mediante scripts en Python o línea de comandos
- Paso 6: monitorea la visualización en tiempo real en el panel web
- Paso 7: recopila métricas y realiza benchmarking de la performance de los agentes