Herramientas настраиваемые протоколы más usadas

Descubre por qué estas herramientas настраиваемые протоколы son las favoritas de usuarios de todo el mundo.

настраиваемые протоколы

  • Simula negociaciones dinámicas en comercio electrónico utilizando agentes AI personalizables de comprador y vendedor con protocolos de negociación y visualización.
    0
    0
    ¿Qué es Multi-Agent-Seller?
    Multi-Agent-Seller proporciona un entorno modular para simular negociaciones comerciales con agentes AI. Incluye agentes preconstruidos de comprador y vendedor con estrategias de negociación personalizables, como precios dinámicos, concesiones basadas en el tiempo y decisiones basadas en utilidad. Los usuarios pueden definir protocolos, formatos de mensaje y condiciones de mercado personalizados. El framework gestiona sesiones, seguimiento de ofertas y registros de resultados con herramientas de visualización integradas para analizar interacciones de agentes. Se integra fácilmente con bibliotecas de aprendizaje automático para desarrollo de estrategias, permitiendo experimentar con aprendizaje por refuerzo o agentes basados en reglas. Su arquitectura extensible permite añadir nuevos tipos de agentes, reglas de negociación y plugins de visualización. Multi-Agent-Seller es ideal para probar algoritmos multiagente, estudiar comportamientos de negociación y enseñar conceptos en AI y comercio electrónico.
    Características principales de Multi-Agent-Seller
    • Agentes AI preconstruidos de comprador y vendedor
    • Protocolos de negociación personalizables
    • Precios dinámicos y estrategias de concesión
    • Gestión de sesiones y seguimiento de ofertas
    • Herramientas de registro y visualización de resultados
    • Integración con bibliotecas de aprendizaje automático
  • Un marco modular de múltiples agentes que permite a los sub-agentes de IA colaborar, comunicarse y ejecutar tareas complejas de forma autónoma.
    0
    0
    ¿Qué es Multi-Agent Architecture?
    La Arquitectura Multi-Agente proporciona una plataforma escalable y extensible para definir, registrar y coordinar múltiples agentes IA que trabajan juntos en un objetivo compartido. Incluye un intermediario de mensajes, gestión del ciclo de vida, generación dinámica de agentes y protocolos de comunicación personalizables. Los desarrolladores pueden construir agentes especializados (por ejemplo, recuperadores de datos, procesadores NLP, responsables de toma de decisiones) e integrarlos en el entorno de ejecución principal para gestionar tareas que van desde la agregación de datos hasta flujos de decisiones autónomas. Su diseño modular soporta extensiones mediante plugins y se integra con modelos ML existentes o APIs.
Destacados