MultiAgentSystems
0 ReseñasMultiAgentSystems es una biblioteca Python de código abierto que proporciona implementaciones de algoritmos populares de aprendizaje por refuerzo multiagente como MADDPG, QMIX y VDN. Ofrece interfaces para entornos, módulos de comunicación entre agentes y herramientas de evaluación de rendimiento. Los desarrolladores pueden configurar fácilmente escenarios para tareas cooperativas o competitivas, realizar experimentos y visualizar métricas de entrenamiento. El marco utiliza PyTorch para la definición del modelo y aceleración por GPU, facilitando la investigación y desarrollo escalable de sistemas avanzados de IA multiagente.
Plataformas y frameworks de IA
Entorno de desarrollo
Bibliotecas de herramientas
#sistemas multiagente
#aprendizaje por refuerzo
#herramientas MARL
#implementación de MADDPG
#marco QMIX
#ejecución descentralizada
#compatibilidad con OpenAI Gym
#comunicación entre agentes
#aceleración por GPU
#integración con PyTorch
#herramientas de evaluación
#aceleración de investigación
#navegación cooperativa
#simulación de asignación de recursos
#juegos adversariales
#seguimiento de experimentos
#ajuste de hiperparámetros
#diseño modular
#métricas de convergencia
#modelos de recompensa
...
Promover esta Herramienta
Actualizar esta Herramienta
MultiAgentSystems
MultiAgentSystems es una biblioteca Python de código abierto que proporciona implementaciones de algoritmos populares de aprendizaje por refuerzo multiagente como MADDPG, QMIX y VDN. Ofrece interfaces para entornos, módulos de comunicación entre agentes y herramientas de evaluación de rendimiento. Los desarrolladores pueden configurar fácilmente escenarios para tareas cooperativas o competitivas, realizar experimentos y visualizar métricas de entrenamiento. El marco utiliza PyTorch para la definición del modelo y aceleración por GPU, facilitando la investigación y desarrollo escalable de sistemas avanzados de IA multiagente.
Plataformas y frameworks de IA
Entorno de desarrollo
Bibliotecas de herramientas
#sistemas multiagente
#aprendizaje por refuerzo
#herramientas MARL
#implementación de MADDPG
#marco QMIX
#ejecución descentralizada
#compatibilidad con OpenAI Gym
#comunicación entre agentes
#aceleración por GPU
#integración con PyTorch
#herramientas de evaluación
#aceleración de investigación
#navegación cooperativa
#simulación de asignación de recursos
#juegos adversariales
#seguimiento de experimentos
#ajuste de hiperparámetros
#diseño modular
#métricas de convergencia
#modelos de recompensa
...
Destacados
¿Qué es MultiAgentSystems?
MultiAgentSystems está diseñado para simplificar el proceso de construir y evaluar aplicaciones de aprendizaje por refuerzo multiagente (MARL). La plataforma incluye implementaciones de algoritmos de vanguardia como MADDPG, QMIX, VDN, además de entrenamiento centralizado con ejecución descentralizada. Incluye envoltorios modulares de entornos compatibles con OpenAI Gym, protocolos de comunicación para interacción entre agentes y utilidades de registro para rastrear métricas como la forma del premio y tasas de convergencia. Los investigadores pueden personalizar arquitecturas de agentes, ajustar hiperparámetros y simular escenarios como navegación cooperativa, asignación de recursos y juegos adversarios. Con soporte integrado para PyTorch, aceleración GPU e integración con TensorBoard, MultiAgentSystems acelera la experimentación y evaluación comparativa en dominios multiagente colaborativos y competitivos.
¿Quién usará MultiAgentSystems?
- Investigadores en aprendizaje por refuerzo
- Desarrolladores de IA que trabajan en sistemas multiagente
- Estudiantes de posgrado y educadores
- Ingenieros en robótica y simulación
¿Cómo usar MultiAgentSystems?
- Paso 1: Clona el repositorio con git clone https://github.com/furiousteabag/MultiAgentSystems.git
- Paso 2: Instala dependencias con pip install -r requirements.txt
- Paso 3: Selecciona un algoritmo y configuración de entorno en la carpeta configs/
- Paso 4: Ejecuta entrenamiento: python train.py --config configs/maddpg.yaml
- Paso 5: Monitoriza el progreso usando TensorBoard con tensorboard --logdir logs/
- Paso 6: Evalúa a los agentes entrenados: python evaluate.py --checkpoint ruta/al/checkpoint
- Paso 7: Personaliza escenarios o arquitecturas de agentes modificando archivos de configuración y modelos
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características y Beneficios Clave de MultiAgentSystems
Las características principales
- Implementaciones de MADDPG, QMIX, VDN y más
- Envoltorios modulares para entornos OpenAI Gym
- Módulos de comunicación y coordinación de agentes
- Registro y integración con TensorBoard
- Aceleración GPU con PyTorch
Los beneficios
- Acelera la investigación y desarrollo de MARL
- Diseño modular y extensible
- Fácil reproducción de experimentos y evaluación comparativa
- Herramientas integradas de evaluación y visualización
- Soporte para escenarios cooperativos y competitivos
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de MultiAgentSystems
- Tareas de navegación cooperativa para sistemas multi-robot
- Simulaciones de asignación y programación de recursos
- Desarrollo de IA para juegos competitivos
- benchmarking y comparación de algoritmos MARL
FAQs sobre MultiAgentSystems
Información de la Compañía MultiAgentSystems
Reseñas de MultiAgentSystems
5/5
¿Principales Competidores y Alternativas de MultiAgentSystems?
- OpenAI MAgent
- PettingZoo
- RLlib
- EPyMARL
También te puede gustar：
Gobii permite a los equipos crear trabajadores digitales autónomos 24/7 para automatizar la investigación web y tareas rutinarias.
Neon AI simplifica la colaboración en equipo a través de agentes de IA personalizados.
Salesloft es una plataforma impulsada por IA que mejora el compromiso de ventas y la automatización de flujos de trabajo.
Autogpt es una biblioteca Rust para construir agentes IA autónomos que interactúan con la API de OpenAI para completar tareas de múltiples pasos
Angular es un marco de desarrollo web para construir aplicaciones modernas y escalables.
Un constructor de canalizaciones RAG impulsado por IA que ingiere documentos, genera incrustaciones y proporciona preguntas y respuestas en tiempo real a través de interfaces de chat personalizables.
Freddy AI automatiza inteligentemente las tareas rutinarias de soporte al cliente.
Soluciones impulsadas por IA para monitoreo inteligente y detección de anomalías.
Una plataforma para construir y operar fácilmente aplicaciones de IA generativa.
BrandCrowd ofrece logos personalizables, tarjetas de visita y diseños para redes sociales con miles de plantillas.
Refly.AI permite a creadores no técnicos automatizar flujos de trabajo usando lenguaje natural y un lienzo visual.
Skywork AI es una herramienta innovadora para aumentar la productividad utilizando IA.
Los Agentes de IA de Five9 mejoran las interacciones con el cliente mediante la automatización inteligente.
El marco Mosaic AI Agent mejora las capacidades de IA con técnicas de recuperación de datos y generación avanzada.
Windsurf AI Agent ayuda a optimizar las condiciones de windsurf y las recomendaciones de equipo.
Glean es una plataforma de asistente AI para la búsqueda empresarial y el descubrimiento del conocimiento.
NVIDIA Cosmos empodera a los desarrolladores de IA con herramientas avanzadas para el procesamiento de datos y el entrenamiento de modelos.
Plataforma de servicio al cliente impulsada por IA que ofrece soluciones de comunicación eficientes.
Un marco que enruta dinámicamente solicitudes entre múltiples LLM y utiliza GraphQL para gestionar eficazmente los prompts compuestos.
Planificador de viajes impulsado por IA para escapadas personalizadas.
Flowith es un espacio de trabajo agéntico basado en lienzo que ofrece gratis 🍌Nano Banana Pro y otros modelos efectivos.
Letta es un agente de IA que maneja respuestas a correos electrónicos de manera eficiente y precisa.
Moddy es un agente de IA diseñado para mejorar la transformación de código en múltiples repositorios.
Cody AI ayuda a los desarrolladores a escribir, revisar y entender código de manera eficiente.
Una solución para construir agentes de IA personalizables con LangChain en AWS Bedrock, aprovechando modelos base y herramientas personalizadas.
scenario-go es un SDK de Go para definir flujos de trabajo conversacionales complejos impulsados por IA, gestionando prompts, contexto y tareas de IA de múltiples pasos.
Un marco basado en ROS para la colaboración multi-robot que habilita la asignación autónoma de tareas, planificación y ejecución coordinada de misiones en equipos.
Un IDE visual de código abierto que permite a los ingenieros de IA construir, probar y desplegar flujos de trabajo agenciales 10 veces más rápido.
LangGraph Learn ofrece una interfaz gráfica interactiva para diseñar y ejecutar flujos de trabajo de agentes de IA basados en gráficos, visualizando cadenas de modelos de lenguaje.
AIDE proporciona generación de código con inteligencia artificial, depuración, documentación y gestión de paquetes dentro de un IDE web integrado.
Una metodología que ofrece doce buenas prácticas para diseñar, configurar y desplegar agentes de IA escalables y fáciles de mantener.
Estudio web todo‑en‑uno que convierte texto e imágenes en arte estilo anime, personajes, voces y cortometrajes.
Un marco de trabajo en Python para construir pipelines de razonamiento de múltiples pasos y flujos de trabajo similares a agentes con grandes modelos de lenguaje.
SARL es un lenguaje de programación orientado a agentes y un entorno de ejecución que proporciona comportamientos guiados por eventos y simulación de entornos para sistemas multi-agente.
AI Library es una plataforma para desarrolladores para construir y desplegar agentes de IA personalizables usando cadenas modulares y herramientas.
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.
Proporciona un backend FastAPI para la orquestación y ejecución de flujos de trabajo de modelos de lenguaje visuales basados en gráficos en la interfaz gráfica LangGraph.
CodeBeaver es un agente de IA que ayuda a realizar tareas de codificación y depuración de manera eficiente.
AveHR es un agente de recursos humanos impulsado por IA para agilizar tareas de recursos humanos.
OpenSpiel proporciona una biblioteca de entornos y algoritmos para investigación en aprendizaje por refuerzo y planificación en teoría de juegos.
Un agente AI autónomo que escribe, prueba y refactoriza proyectos de código usando LLM con desarrollo guiado por pruebas iterativas.
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.
Convierte el texto en emoción — Clona, diseña y crea voces de IA expresivas en segundos.
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.
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.
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.
Un framework Pythonic que implementa el Protocolo de Contexto del Modelo para construir y ejecutar servidores de agentes AI con herramientas personalizadas.
Chatea y crea junto a tu compañero IA. De imagen a video y generación de imágenes IA.
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.