Herramientas мультиядерные системы de alto rendimiento

Accede a soluciones мультиядерные системы que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

мультиядерные системы

  • El marco CArtAgO ofrece herramientas dinámicas basadas en artefactos para crear, gestionar y coordinar entornos multi-agente complejos de manera eficiente.
    0
    0
    ¿Qué es CArtAgO?
    CArtAgO (Common ARTifact Infrastructure for AGents Open environments) es un marco ligero y extensible para implementar infraestructuras de entornos en sistemas multi-agente. Introduce el concepto de artefactos: entidades de primera clase que representan recursos del entorno con operaciones definidas, propiedades observables y interfaces de eventos. Los desarrolladores definen tipos de artefactos en Java, los registran en clases de entorno, y exponen operaciones y eventos para su uso por parte de los agentes. Los agentes interactúan con los artefactos mediante acciones estándar (p.ej., createArtifact, observe), reciben notificaciones asíncronas de cambios de estado y se coordinan mediante recursos compartidos. CArtAgO se integra fácilmente con plataformas de agentes como Jason, JaCaMo, JADE y Spring Agent, facilitando el desarrollo de sistemas híbridos. El marco ofrece soporte incorporado para documentación de artefactos, carga dinámica y monitoreo en tiempo de ejecución, facilitando la creación rápida de prototipos de aplicaciones complejas basadas en agentes.
  • Kits de herramientas de nivel empresarial para la integración de IA en aplicaciones .NET.
    0
    0
    ¿Qué es LM-Kit.NET?
    LM-Kit es un conjunto completo de kits de herramientas C# diseñado para integrar soluciones avanzadas de agentes de IA en aplicaciones .NET. Permite a los desarrolladores crear agentes de IA personalizados, desarrollar nuevos agentes y orquestar sistemas multiagente. Con capacidades que incluyen análisis de texto, traducción, generación de texto, optimización de modelos y más, LM-Kit admite inferencia eficiente en dispositivos, seguridad de datos y reducción de latencia. Además, está diseñado para mejorar el rendimiento de los modelos de IA mientras garantiza una integración sin problemas en diferentes plataformas y configuraciones de hardware.
Destacados