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スウォームインテリジェンス

  • Una biblioteca de Node.js que ejecuta múltiples agentes ChatGPT simultáneamente, utilizando estrategias de consenso para producir respuestas de IA confiables.
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    ¿Qué es OpenAI Swarm Node?
    OpenAI Swarm Node orquesta llamadas simultáneas a múltiples agentes ChatGPT, recopila las salidas individuales, aplica la estrategia de agregación elegida—como votación mayoritaria o ponderación personalizada—y devuelve una respuesta unificada de consenso. Su arquitectura extensible soporta control granular sobre los parámetros del modelo, manejo de errores, lógica de reintentos y ejecución asíncrona, permitiendo a los desarrolladores integrar inteligencia de enjambre en cualquier aplicación Node.js para mayor precisión y coherencia en la toma de decisiones basada en IA.
    Características principales de OpenAI Swarm Node
    • Orquestación multi-agente
    • Agregación de respuestas basada en consenso
    • Estrategias de votación y ponderación personalizadas
    • Reintentos integrados y manejo de errores
    • Ejecución asíncrona y registro
    • Configuración de parámetros del modelo
  • JaCaMo es una plataforma de sistemas multiagente que integra Jason, CArtAgO y Moise para programación escalable y modular basada en agentes.
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    ¿Qué es JaCaMo?
    JaCaMo ofrece un entorno unificado para diseñar y ejecutar sistemas multiagente (MAS) integrando tres componentes principales: el lenguaje de programación de agentes Jason para agentes basados en BDI, CArtAgO para modelado del entorno con artefactos, y Moise para definir estructuras organizacionales y roles. Los desarrolladores pueden escribir planes de agentes, definir artefactos con operaciones y organizar grupos de agentes bajo marcos normativos. La plataforma incluye herramientas para simulación, depuración y visualización de interacciones MAS. Con soporte para ejecución distribuida, repositorios de artefactos y comunicación flexible, JaCaMo permite prototipado rápido y investigaciones en áreas como inteligencia en enjambre, robótica colaborativa y toma de decisiones distribuidas. Su diseño modular asegura escalabilidad y extensibilidad en proyectos académicos e industriales.
  • 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.
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    ¿Qué es Flocking Multi-Agent?
    Flocking Multi-Agent proporciona una biblioteca modular para simular agentes autónomos que exhiben inteligencia de enjambre. Codifica comportamientos centrales de dirección: cohesión, separación y alineación, además de evitación de obstáculos y persecución de objetivos dinámicos. Utilizando Python y Pygame para visualización, permite ajustar parámetros como el radio del vecino, velocidad máxima y fuerza de giro. Soporta extensibilidad mediante funciones personalizadas de comportamiento y ganchos de integración para plataformas robóticas o motores de juego. Ideal para experimentación en IA, robótica, desarrollo de juegos e investigación académica, demostrando cómo reglas locales simples conducen a formaciones globales complejas.
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