Herramientas custom agent behavior de alto rendimiento

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custom agent behavior

  • OpenMAS es una plataforma de simulación multi-agente de código abierto que proporciona comportamientos de agentes personalizables, entornos dinámicos y protocolos de comunicación descentralizados.
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    ¿Qué es OpenMAS?
    OpenMAS está diseñado para facilitar el desarrollo y evaluación de agentes de IA descentralizados y estrategias de coordinación multi-agentes. Presenta una arquitectura modular que permite a los usuarios definir comportamientos de agentes personalizados, modelos de entornos dinámicos y protocolos de mensajería entre agentes. El marco soporta simulación basada en física, ejecución basada en eventos e integración de plugins para algoritmos de IA. Los usuarios pueden configurar escenarios mediante YAML o Python, visualizar interacciones de agentes y recopilar métricas de rendimiento a través de herramientas de análisis integradas. OpenMAS agiliza la creación de prototipos en áreas como inteligencia en enjambre, robótica cooperativa y toma de decisiones distribuidas.
    Características principales de OpenMAS
    • Arquitectura modular de agentes
    • Modelado de entornos personalizables
    • Protocolos de comunicación descentralizados
    • Simulación basada en física
    • Ejecución basada en eventos
    • Integración de plugins para algoritmos de IA
    • Configuración de escenarios vía YAML o API
    • Herramientas de análisis y visualización integradas
  • Una biblioteca de Go para crear y simular agentes de IA concurrentes con sensores, actuadores y mensajes para entornos de múltiples agentes complejos.
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    ¿Qué es multiagent-golang?
    multiagent-golang proporciona un enfoque estructurado para construir sistemas de múltiples agentes en Go. Introduce una abstracción de Agente donde cada agente puede estar equipado con diversos sensores para percibir su entorno y actuadores para tomar acciones. Los agentes funcionan concurrentemente usando goroutines y se comunican a través de canales de mensajes dedicados. El marco también incluye una capa de simulación del entorno para gestionar eventos, administrar el ciclo de vida del agente y rastrear cambios de estado. Los desarrolladores pueden ampliar o personalizar fácilmente los comportamientos de los agentes, configurar parámetros de simulación e integrar módulos adicionales para registro o análisis. Facilita la creación de simulaciones escalables y concurrentes para investigación y prototipado.
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