Herramientas atribuição dinâmica de tarefas más usadas

Descubre por qué estas herramientas atribuição dinâmica de tarefas son las favoritas de usuarios de todo el mundo.

atribuição dinâmica de tarefas

  • Una implementación basada en Java del Protocolo de Contrato en Red que permite a agentes autónomos negociar y asignar tareas de forma dinámica en sistemas multiagente.
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    ¿Qué es Contract Net Protocol?
    El repositorio del Protocolo de Contrato en Red proporciona una implementación completa en Java del protocolo de interacción FIPA Contract Net. Los desarrolladores pueden crear agentes gestores y contratistas que intercambian CFP (Llamada a propuestas), propuestas, aceptaciones y rechazos a través de canales de comunicación de agentes. El código incluye módulos principales para difundir tareas, recopilar ofertas, evaluar propuestas en función de criterios personalizables, adjudicar contratos y monitorear el estado de ejecución. Puede integrarse en marcos de trabajo con múltiples agentes o usarse como una biblioteca independiente para simulaciones de investigación, programación industrial o coordinación robótica.
    Características principales de Contract Net Protocol
    • Difusión de llamadas a propuestas (CFP)
    • Presentación y recopilación de ofertas
    • Evaluación de propuestas basada en criterios personalizados
    • Asignación dinámica de tareas y adjudicación de contratos
    • Comunicación de agentes vía mensajes ACL de FIPA
  • Un marco de agente meta que coordina múltiples agentes IA especializados para resolver tareas complejas de manera colaborativa en varios dominios.
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    ¿Qué es Meta-Agent-with-More-Agents?
    Meta-Agent-with-More-Agents es un marco extensible de código abierto que implementa una arquitectura de agente meta permitiendo que varios subagentes especializados colaboren en tareas complejas. Utiliza LangChain para la orquestación de agentes y APIs de OpenAI para procesamiento del lenguaje natural. Los desarrolladores pueden definir agentes personalizados para tareas como extracción de datos, análisis de sentimientos, toma de decisiones o generación de contenido. El agente meta coordina la descomposición de tareas, envía objetivos a los agentes adecuados, recopila sus resultados y refina iterativamente los resultados mediante bucles de retroalimentación. Su diseño modular soporta procesamiento paralelo, registro y manejo de errores. Ideal para automatizar flujos de trabajo de múltiples pasos, pipelines de investigación y sistemas de soporte a decisiones dinámicas, simplificando la construcción de sistemas IA distribuidos robustos mediante la abstracción de la comunicación entre agentes y la gestión de ciclo de vida.
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