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  • Java-Action-Storage es un módulo de LightJason que registra, almacena y recupera acciones de agentes para aplicaciones multi-agente distribuidas.
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    ¿Qué es Java-Action-Storage?
    Java-Action-Storage es un componente central del marco multi-agente LightJason diseñado para gestionar la persistencia de extremo a extremo de las acciones de los agentes. Define una interfaz ActionStorage genérica con adaptadores para bases de datos populares y sistemas de archivos, soporta escrituras asíncronas y en lotes, y gestiona el acceso concurrente de múltiples agentes. Los usuarios pueden configurar estrategias de almacenamiento, consultar registros de acciones históricas y hacer reproducción de secuencias para auditar el comportamiento del sistema o recuperar estados de los agentes tras fallos. El módulo se integra mediante una inyección de dependencia sencilla, permitiendo una adopción rápida en proyectos de IA basados en Java.
    Características principales de Java-Action-Storage
    • Adaptadores de backend de almacenamiento acoplables (JDBC, MongoDB, archivo)
    • Registro de acciones asíncrono y en lotes
    • Soporte para escrituras concurrentes de múltiples agentes
    • API de consulta y reproducción de acciones históricas
    • Integración sencilla mediante inyección de dependencias
  • Pits and Orbs ofrece un entorno de mundo en una cuadrícula multi-agente donde los agentes AI evitan trampas, recogen orbes y compiten en escenarios por turnos.
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    ¿Qué es Pits and Orbs?
    Pits and Orbs es un entorno de código abierto para aprendizaje por refuerzo, implementado en Python, que ofrece un mundo en una cuadrícula multi-agente por turnos donde los agentes persiguen objetivos y enfrentan peligros ambientales. Cada agente debe navegar en una cuadrícula ajustable, evitar trampas colocadas aleatoriamente que penalizan o terminan episodios, y recolectar orbes para recompensas positivas. El entorno soporta modos competitivos y cooperativos, permitiendo a investigadores explorar diversos escenarios de aprendizaje. Su API simple se integra perfectamente con bibliotecas RL populares como Stable Baselines o RLlib. Características principales incluyen dimensiones de cuadrícula ajustables, distribuciones dinámicas de trampas y orbes, estructuras de recompensa configurables y registro opcional para análisis del entrenamiento.
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