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modélisation environnementale

  • JaCaMo

    JaCaMo es una plataforma de sistemas multiagente que integra Jason, CArtAgO y Moise para programación escalable y modular basada en agentes.
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    ¿Qué es JaCaMo?
    JaCaMo ofrece un entorno unificado para diseñar y ejecutar sistemas multiagente (MAS) integrando tres componentes principales: el lenguaje de programación de agentes Jason para agentes basados en BDI, CArtAgO para modelado del entorno con artefactos, y Moise para definir estructuras organizacionales y roles. Los desarrolladores pueden escribir planes de agentes, definir artefactos con operaciones y organizar grupos de agentes bajo marcos normativos. La plataforma incluye herramientas para simulación, depuración y visualización de interacciones MAS. Con soporte para ejecución distribuida, repositorios de artefactos y comunicación flexible, JaCaMo permite prototipado rápido y investigaciones en áreas como inteligencia en enjambre, robótica colaborativa y toma de decisiones distribuidas. Su diseño modular asegura escalabilidad y extensibilidad en proyectos académicos e industriales.
    Características principales de JaCaMo
    • Programación de agentes basada en BDI con Jason
    • Modelado del entorno mediante artefactos en CArtAgO
    • Especificación organizacional usando Moise
    • Soporte CLI y IDE
    • Herramientas de simulación y depuración
    • Ejecución distribuida y mensajería
    Pros y Contras de JaCaMo

    Desventajas

    No hay información directa sobre precios disponible.
    No se encontraron aplicaciones móviles ni extensiones para navegador.
    Puede tener una curva de aprendizaje pronunciada debido a su complejo paradigma de programación orientado a multiagentes.

    Ventajas

    Soporta programación integral de sistemas multiagentes incluyendo agentes, ambiente y organización.
    Diseñado para aplicaciones que demandan autonomía, descentralización, coordinación y apertura.
    Código abierto con un repositorio activo en GitHub.
    Proporciona recursos educativos y cursos para el aprendizaje de sistemas multiagentes.
    Incluye una interfaz de línea de comandos para crear, ejecutar y gestionar aplicaciones multiagentes.
    Soporta integración con frameworks como ROS para el desarrollo de robots autónomos.

  • FMAS

    FMAS es un marco flexible de sistemas multiagente que permite a los desarrolladores definir, simular y monitorear agentes de IA autónomos con comportamientos y mensajes personalizados.
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    ¿Qué es FMAS?
    FMAS (Sistema Multiagente Flexible) es una biblioteca de código abierto en Python para construir, ejecutar y visualizar simulaciones multiagente. Puede definir agentes con lógica de decisión personalizada, configurar un modelo de entorno, establecer canales de mensajería para comunicación y ejecutar simulaciones escalables. FMAS ofrece ganchos para monitorear el estado del agente, depurar interacciones y exportar resultados. Su arquitectura modular soporta plugins para visualización, recopilación de métricas e integración con fuentes de datos externas, lo que lo hace ideal para investigación, educación y prototipos del mundo real de sistemas autónomos.
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