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simulação de múltiplos agentes

  • AgentSimulation es un marco de trabajo en Python para la simulación en tiempo real de agentes autónomos en 2D con comportamientos de dirección personalizables.
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    ¿Qué es AgentSimulation?
    AgentSimulation es una biblioteca de Python de código abierto construida sobre Pygame para simular múltiples agentes autónomos en un entorno 2D. Permite a los usuarios configurar propiedades del agente, comportamientos de dirección (buscar, huir, deambular), detección de colisiones, búsqueda de rutas y reglas interactivas. Con renderizado en tiempo real y diseño modular, admite prototipado rápido, simulaciones educativas y pequeñas investigaciones en bioinspiración y comportamiento multiagente.
    Características principales de AgentSimulation
    • Múltiples comportamientos de dirección (buscar, huir, llegar, deambular)
    • Atributos del agente personalizables (velocidad, aceleración)
    • Evitación de obstáculos y colisiones
    • Visualización 2D en tiempo real con Pygame
    • Reglas de interacción modular para entorno y agentes
  • Un marco de trabajo en Python que permite a los desarrolladores definir, coordinar y simular interacciones multiagente impulsadas por modelos de lenguaje de gran tamaño.
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    ¿Qué es LLM Agents Simulation Framework?
    El Marco de Simulación de Agentes LLM permite diseñar, ejecutar y analizar entornos simulados donde agentes autónomos interactúan mediante grandes modelos de lenguaje. Los usuarios pueden registrar múltiples instancias de agentes, asignar instrucciones y roles personalizables, y especificar canales de comunicación como paso de mensajes o estado compartido. El marco coordina ciclos de simulación, recopila registros y calcula métricas como frecuencia de turnos, latencia de respuesta y tasas de éxito. Soporta integración sin problemas con OpenAI, Hugging Face y LLM locales. Los investigadores pueden crear escenarios complejos — negociaciones, asignación de recursos o resolución colaborativa de problemas — para observar comportamientos emergentes. La arquitectura de plugins extensible permite añadir nuevos comportamientos de agentes, restricciones del entorno o módulos de visualización, fomentando experimentos reproducibles.
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