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systèmes décentralisés

  • Coaty

    Coaty es un marco de código abierto basado en TypeScript que habilita la comunicación descentralizada y la gestión basada en agentes para aplicaciones escalables de IoT.
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    ¿Qué es Coaty?
    Coaty es un conjunto de herramientas de código abierto escrito en TypeScript para desarrollar aplicaciones IoT colaborativas y descentralizadas usando agentes de software. Ofrece un entorno de ejecución de contenedores que aloja instancias de agentes, un servicio de descubrimiento y un registro para la búsqueda dinámica de recursos, además de capas de comunicación pub/sub para la distribución de eventos. Los adaptadores de almacenamiento integrados sincronizan el estado entre dispositivos, mientras que un modelo de datos flexible permite extender y compartir objetos de dominio. Coaty soporta múltiples protocolos de transporte como MQTT y WebSocket, facilitando una interoperabilidad robusta y en tiempo real entre entornos Edge, Fog y Cloud sin puntos únicos de fallo.
    Características principales de Coaty
    • Entorno de ejecución de contenedores de agentes distribuidos
    • Servicio de registro y descubrimiento de objetos
    • Mensajería Pub/Sub sobre MQTT y WebSocket
    • Almacenamiento plugin y sincronización de datos
    • Modelado de datos en TypeScript extensible
    • Manejo reactivo de eventos
    Pros y Contras de Coaty

    Desventajas

    Producto limitado para el usuario final directo; principalmente un marco que requiere integración por parte del desarrollador
    No hay una página de precios dedicada ni ofertas comerciales visibles
    Carece de presencia móvil o en tiendas de aplicaciones, limitando la adopción directa por parte del consumidor
    Curva de aprendizaje pronunciada prevista para nuevos desarrolladores debido a la complejidad de los sistemas distribuidos

    Ventajas

    Marco de comunicación totalmente descentralizado que elimina la necesidad de coordinación central
    Soporta la evolución dinámica de escenarios permitiendo adaptación y extensión en tiempo de ejecución
    Soporte multiplataforma incluyendo navegadores, Node.js y móviles
    Arquitectura ligera y modular diseñada para fácil integración y escalado
    Código abierto con licencia MIT permisiva que soporta uso comercial
    Compartición robusta de datos distribuidos y enrutamiento inteligente de datos IoT basado en contexto
    Paradigma de programación reactiva que simplifica el manejo asíncrono de eventos

  • Open ACN

    Open ACN permite la coordinación descentralizada de múltiples agentes, consenso y comunicación para construir redes de agentes IA escalables, autónomas y multiplataforma.
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    ¿Qué es Open ACN?
    Open ACN es una solución robusta de plataformas y frameworks de IA diseñada para construir sistemas multi-agente descentralizados. Ofrece un conjunto de protocolos de consenso diseñados para la cooperación entre agentes, asegurando decisiones confiables en nodos geodistribuidos. El framework incluye capas de comunicación modulares, plugins de estrategia personalizables y un entorno de simulación integrado para pruebas de extremo a extremo. Los desarrolladores pueden definir comportamientos de agentes, desplegar en Linux, macOS, Windows o Docker, y aprovechar herramientas de registro y monitoreo en tiempo real. Al ofrecer APIs extensibles y una integración sin fisuras con modelos de aprendizaje automático existentes, Open ACN simplifica tareas complejas de orquestación, fomentando redes autónomas interoperables y resistentes, aptas para aplicaciones en robótica, automatización de cadenas de suministro, finanzas descentralizadas y IoT.

  • Multi-Agent System

    Un marco de trabajo de código abierto en Python para simular agentes de IA cooperativos y competitivos en entornos y tareas personalizables.
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    ¿Qué es Multi-Agent System?
    Multi-Agent System proporciona un conjunto de herramientas ligero pero potente para diseñar y ejecutar simulaciones multi-agente. Los usuarios pueden crear clases de agentes personalizadas para encapsular la lógica de decisión, definir objetos Environment para representar estados y reglas del mundo, y configurar un motor de simulación para coordinar las interacciones. El marco soporta componentes modulares para registro, recopilación de métricas y visualización básica para analizar comportamientos de agentes en escenarios cooperativos o adversariales. Es adecuado para prototipado rápido de robótica en enjambre, asignación de recursos y experimentos de control descentralizado.
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