Herramientas turn-taking simulation de alto rendimiento

Accede a soluciones turn-taking simulation que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

turn-taking simulation

  • 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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