ANAC-agents
0 ReseñasANAC-agents es un repositorio de código abierto con implementaciones de agentes de negociación automatizados diseñados para escenarios de negociación multilateral bilateral. Ofrece una variedad de agentes estratégicos compatibles con los protocolos de competición ANAC, permitiendo a investigadores y desarrolladores evaluar el rendimiento, personalizar funciones de utilidad y probar nuevos algoritmos de negociación. El paquete incluye utilidades para definiciones de dominios, generación de ofertas y estrategias de aceptación, apoyando experimentos rápidos en investigación académica o industrial de negociación.
Plataformas y frameworks de IA
Bibliotecas de herramientas
#negociación automatizada
#agentes de negociación
#marco de Python
#modelado de utilidad
#estrategias de negociación
#Análisis de Datos
#personalización de agentes
#negociaciones bilaterales
#competición ANAC
#negociación en torneo
#Toma de Decisiones Estratégicas
#Herramienta de investigación
#simulación de negociación
#repositorio comunitario
#prototipado de agentes
#métricas de rendimiento
#utilidades de registro
#pruebas de algoritmos
#benchmarking justo
#dinámicas de negociación
...
Promover esta Herramienta
Actualizar esta Herramienta
ANAC-agents
ANAC-agents es un repositorio de código abierto con implementaciones de agentes de negociación automatizados diseñados para escenarios de negociación multilateral bilateral. Ofrece una variedad de agentes estratégicos compatibles con los protocolos de competición ANAC, permitiendo a investigadores y desarrolladores evaluar el rendimiento, personalizar funciones de utilidad y probar nuevos algoritmos de negociación. El paquete incluye utilidades para definiciones de dominios, generación de ofertas y estrategias de aceptación, apoyando experimentos rápidos en investigación académica o industrial de negociación.
Plataformas y frameworks de IA
Bibliotecas de herramientas
#negociación automatizada
#agentes de negociación
#marco de Python
#modelado de utilidad
#estrategias de negociación
#Análisis de Datos
#personalización de agentes
#negociaciones bilaterales
#competición ANAC
#negociación en torneo
#Toma de Decisiones Estratégicas
#Herramienta de investigación
#simulación de negociación
#repositorio comunitario
#prototipado de agentes
#métricas de rendimiento
#utilidades de registro
#pruebas de algoritmos
#benchmarking justo
#dinámicas de negociación
...
Destacados
¿Qué es ANAC-agents?
ANAC-agents es un marco basado en Python que centraliza múltiples implementaciones de agentes de negociación para la Competencia de Agentes de Negociación Automatizados (ANAC). Cada agente en el repositorio implementa distintas estrategias para modelado de utilidad, generación de propuestas, tácticas de concesión y criterios de aceptación, facilitando estudios comparativos y prototipado rápido. Los usuarios pueden definir dominios de negociación con issues y perfiles de preferencias personalizados, y luego simular negociaciones bilaterales o competencias en formato torneo entre agentes. El conjunto de herramientas incluye scripts de configuración, métricas de evaluación y utilidades de registro para analizar la dinámica de negociación. Investigadores y desarrolladores pueden ampliar los agentes existentes, probar algoritmos novedosos o integrar módulos de aprendizaje externo, acelerando la innovación en negociación automática y toma de decisiones estratégicas bajo información incompleta.
¿Quién usará ANAC-agents?
- Investigadores en negociación automatizada
- Desarrolladores de sistemas multiagente
- Académicos y estudiantes de IA
- Desarrolladores de aplicaciones de negociación estratégica
¿Cómo usar ANAC-agents?
- Paso 1: Clona el repositorio ANAC-agents desde GitHub.
- Paso 2: Instala Python 3.x y dependencias necesarias con pip.
- Paso 3: Define un archivo de dominio de negociación especificando los issues y perfiles de preferencias.
- Paso 4: Configura la selección de agentes y parámetros del torneo en los archivos de configuración.
- Paso 5: Ejecuta el script de simulación para realizar negociaciones bilaterales o torneos.
- Paso 6: Revisa logs y métricas de evaluación para analizar el rendimiento.
- Paso 7: Amplía o modifica el código de estrategias de agentes para personalización o experiments de investigación.
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características y Beneficios Clave de ANAC-agents
Las características principales
- Estrategias de negociación preimplementadas para múltiples agentes ANAC
- Soporte para negociaciones bilaterales y en torneo
- Configuración de dominios con issues y funciones de utilidad personalizadas
- Registro, métricas de evaluación y visualización de resultados
- Código de agente extensible para prototipado
Los beneficios
- Acelera la investigación proporcionando agentes listos para usar
- Marco estandarizado para benchmarking justo
- Diseño modular para fácil personalización
- Registro completo para análisis profundo
- Repositorio comunitario con los últimos agentes de competición
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de ANAC-agents
- Evaluación de algoritmos de negociación en investigación académica
- Desarrollo de estrategias personalizadas de negociación para automatización
- Enseñanza de sistemas multiagente y conceptos de teoría de juegos
- Evaluación del impacto de la modelación de preferencias en los resultados de negociación
FAQs sobre ANAC-agents
Información de la Compañía ANAC-agents
Reseñas de ANAC-agents
5/5
¿Principales Competidores y Alternativas de ANAC-agents?
- Genius Negotiation Framework
- NegMAS
- AutoNeg
- BilateralANAC
- NegotiatePy
También te puede gustar：
El agente de diseño AI automatiza el flujo de trabajo creando imágenes, videos y modelos 3D hasta 10 veces más rápido.
Chatbot impulsado por IA para los mejores creadores de OnlyFans.
Plantilla SaaS para el lanzamiento y desarrollo rápido de productos.
Aixbt es un agente de IA tokenizado que optimiza los ingresos a través de aplicaciones.
theGist AI Workspace unifica aplicaciones de trabajo con IA para mejorar la productividad.
Genera visuales y copias de marca utilizando IA para impulsar las ventas en comercio electrónico.
GPTConsole es un agente de IA diseñado para conversaciones fluidas y automatización de tareas.
GenSphere es un agente de IA que automatiza el análisis de datos y proporciona información para la toma de decisiones informadas.
Nullify automatiza todo el programa de AppSec para los equipos de seguridad utilizando soluciones impulsadas por IA.
Refly.AI permite a creadores no técnicos automatizar flujos de trabajo usando lenguaje natural y un lienzo visual.
Langbase es un agente de IA que genera y analiza contenido en lenguaje natural de manera eficiente.
AiTerm: Asistente de Terminal AI que convierte el lenguaje natural en comandos.
Genera hechos intrigantes sin esfuerzo con nuestra herramienta impulsada por IA.
Automatiza tus solicitudes de empleo y encuentra el trabajo perfecto con tecnología de IA.
Intellika AI permite la automatización fluida del análisis de datos y la generación de informes para empresas.
ScholarRoll ayuda a los estudiantes a encontrar y solicitar becas fácilmente.
OneReach AI simplifica las interacciones automatizando el compromiso del cliente a través de mensajes inteligentes.
Phoenix AI Assistant ayuda a agilizar tareas utilizando automatización inteligente y soporte personalizado.
Flowith es un espacio de trabajo agéntico basado en lienzo que ofrece gratis 🍌Nano Banana Pro y otros modelos efectivos.
AI Library es una plataforma para desarrolladores para construir y desplegar agentes de IA personalizables usando cadenas modulares y herramientas.
Un marco basado en Python que implementa algoritmos de comportamiento en manada para simulación multiagente, permitiendo que los agentes de IA cooperen y Naveguen dinámicamente.
Un marco de código abierto que habilita agentes autónomos con generación aumentada por recuperación, soporte para bases de datos vectoriales, integración de herramientas y flujos de trabajo personalizables.
Una plantilla de agente de IA que muestra planificación automatizada de tareas, gestión de memoria y ejecución de herramientas mediante la API de OpenAI.
Pipe Pilot es un marco de Python que orquesta pipelines de agentes impulsados por LLM, permitiendo flujos de trabajo de IA complejos y de múltiples pasos con facilidad.
Repositorio de código abierto que proporciona recetas de código prácticas para construir agentes de IA aprovechando las capacidades de razonamiento y uso de herramientas de Google Gemini.
RModel es un marco de agentes de IA de código abierto que orquesta LLM, integración de herramientas y memoria para aplicaciones conversacionales y basadas en tareas avanzadas.
Un marco de código abierto que implementa el aprendizaje por refuerzo cooperativo multi-agente para la coordinación de conducción autónoma en simulación.
Biblioteca de Python con interfaz de chat interactiva basada en Flet para construir agentes LLM, con soporte para ejecución de herramientas y memoria.
Agentic Workflow es un marco de trabajo en Python para diseñar, orquestar y gestionar flujos de trabajo de IA multi-agente para tareas automatizadas complejas.
Chatea y crea junto a tu compañero IA. De imagen a video y generación de imágenes IA.
Una demostración en GitHub que presenta SmolAgents, un marco liviano en Python para orquestar flujos de trabajo multi-agente impulsados por LLM con integración de herramientas.
Un marco de trabajo en Python para definir y ejecutar fácilmente flujos de trabajo de agentes de IA de manera declarativa usando especificaciones similares a YAML.
OpenSpiel proporciona una biblioteca de entornos y algoritmos para investigación en aprendizaje por refuerzo y planificación en teoría de juegos.
Un framework Pythonic que implementa el Protocolo de Contexto del Modelo para construir y ejecutar servidores de agentes AI con herramientas personalizadas.
pyafai es un marco modular en Python para construir, entrenar y ejecutar agentes de IA autónomos con soporte de memoria y herramientas mediante complementos.
LangGraph permite a los desarrolladores Python construir y orquestar flujos de trabajo de agentes AI personalizados utilizando canalizaciones modulares basadas en gráficos.
Un envoltorio Python que permite llamadas sin obstáculos a la API de Anthropic Claude a través de interfaces SDK Python de OpenAI existentes.
Agent Adapters proporciona middleware modular para integrar agentes basados en LLM con diversos frameworks y herramientas externas de manera transparente.
Java-Action-Storage es un módulo de LightJason que registra, almacena y recupera acciones de agentes para aplicaciones multi-agente distribuidas.
LinkAgent orquesta múltiples modelos de lenguaje, sistemas de recuperación y herramientas externas para automatizar flujos de trabajo complejos impulsados por IA.
Convierte el texto en emoción — Clona, diseña y crea voces de IA expresivas en segundos.