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integración con Unity

  • Sentient

    Sentient es un marco de agentes IA que permite a los desarrolladores crear NPCs con memoria a largo plazo, planificación orientada a objetivos y conversación natural.
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    ¿Qué es Sentient?
    Sentient es una plataforma de agentes IA con estado diseñada para potenciar personajes no jugables y personajes virtuales. Incluye un sistema de memoria que registra eventos, un motor de planificación de metas que programa acciones en múltiples pasos y una interfaz conversacional para diálogos naturales. Los desarrolladores configuran personajes con atributos, objetivos y bases de conocimiento personalizables. Los SDKs y APIs de Sentient para Unity, Unreal, JavaScript y Node.js permiten una integración fluida, en local o en la nube, para ofrecer experiencias digitales inmersivas e interactivas.
    Características principales de Sentient
    • Memoria persistente de eventos
    • Planificación dinámica de objetivos
    • Conversación consciente del contexto
    • Personalización de rasgos del personaje
    • SDKs multiplataforma
    • Despliegue en la nube y en local
    Pros y Contras de Sentient

    Desventajas

    La falta de disponibilidad de código abierto limita la personalización
    No hay enlaces directos a aplicaciones móviles o de navegador
    La información de precios no está detallada en una página dedicada

    Ventajas

    Permite la creación de agentes autónomos de IA para diversas tareas
    Se integra con múltiples herramientas para optimizar flujos de trabajo
    Automatiza procesos complejos de toma de decisiones
    Mejora la productividad mediante la automatización impulsada por IA

  • APLib

    APLib proporciona agentes de prueba de juegos autónomos con módulos de percepción, planificación y acción para simular comportamientos de usuarios en entornos virtuales.
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    ¿Qué es APLib?
    APLib está diseñado para simplificar el desarrollo de agentes autónomos impulsados por IA en entornos de juegos y simulaciones. Utilizando una arquitectura inspirada en Belief-Desire-Intention (BDI), ofrece componentes modulares para percepción, toma de decisiones y ejecución de acciones. Los desarrolladores definen creencias, objetivos y comportamientos mediante APIs intuitivas y árboles de comportamiento. Los agentes APLib pueden interpretar el estado del juego a través de sensores personalizables, formular planes usando planificadores integrados e interactuar con el entorno mediante actuadores. La biblioteca soporta integración con Unity, Unreal y entornos Java puros, facilitando pruebas automatizadas, investigación en IA y simulaciones. Promueve la reutilización de módulos de comportamiento, el prototipado rápido y flujos de trabajo de QA robustos mediante la automatización de escenarios de prueba repetitivos y la simulación de comportamientos complejos de jugadores sin intervención manual.
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