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JADE фреймворк

  • Una demostración de comunicación multi-agente basada en Java usando JADE, que muestra interacción bidireccional, análisis de mensajes y coordinación de agentes.
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    ¿Qué es Two-Way Agent Communication using JADE?
    Este repositorio ofrece una demostración práctica de comunicación bidireccional entre agentes construidos sobre el framework JADE. Incluye clases Java de ejemplo que muestran configuración de agentes, creación de mensajes conformes a FIPA-ACL y manejo asincrónico de comportamientos. Los desarrolladores pueden observar cómo el Agente A envía una solicitud REQUEST, el Agente B procesa la petición y devuelve un mensaje INFORM. El código ilustra el registro de agentes con el Facilitador de Directorios, uso de comportamientos cíclicos y únicos, aplicación de plantillas de mensajes para filtrarlos y registro de secuencias de conversación. Es un punto de partida ideal para prototipar intercambios multi-agente, protocolos personalizados o integrar agentes JADE en sistemas de IA distribuidos más grandes.
    Características principales de Two-Way Agent Communication using JADE
    • Envío y recepción de mensajes conforme a FIPA-ACL con REQUEST e INFORM
    • Registro de agentes con el Facilitador de Directorios
    • Patrones de comportamientos cíclicos y únicos
    • Filtrado mediante plantillas de mensajes
    • Registro de conversaciones vía consola
  • Una simulación de fútbol multiagente utilizando JADE, donde los agentes de IA se coordinan para competir en partidos de fútbol de forma autónoma.
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    ¿Qué es AI Football Cup in Java JADE Environment?
    Una Copa de Fútbol IA en un entorno Java JADE es una demostración de código abierto que aprovecha el Marco de Desarrollo de Agentes de Java (JADE) para simular un torneo completo de fútbol. Modela cada jugador como un agente autónomo con comportamientos para movimiento, control del balón, pase y tiro, coordinándose mediante paso de mensajes para implementar estrategias. El simulador incluye árbitros y agentes entrenadores, aplica las reglas del juego y gestiona los brackets del torneo. Los desarrolladores pueden extender la toma de decisiones con reglas personalizadas o integrar módulos de aprendizaje automático. Este entorno ilustra la comunicación multiagente, trabajo en equipo y planificación de estrategias dinámicas en un escenario deportivo en tiempo real.
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