Herramientas 協力的タスク más usadas

Descubre por qué estas herramientas 協力的タスク son las favoritas de usuarios de todo el mundo.

協力的タスク

  • uAgents proporciona un marco modular para construir agentes de IA autónomos descentralizados capaces de comunicación, coordinación y aprendizaje entre pares.
    0
    0
    ¿Qué es uAgents?
    uAgents es un marco modular en JavaScript que permite a los desarrolladores construir agentes autónomos y descentralizados de IA que pueden descubrir pares, intercambiar mensajes, colaborar en tareas y adaptarse mediante aprendizaje. Los agentes se comunican mediante protocolos de gossip basados en libp2p, registran capacidades a través de registros on-chain y negocian acuerdos de nivel de servicio usando contratos inteligentes. La biblioteca principal gestiona eventos del ciclo de vida del agente, enrutamiento de mensajes y comportamientos extensibles como aprendizaje por refuerzo y asignación de tareas basada en mercado. A través de plugins personalizables, uAgents puede integrarse con el ledger de Fetch.ai, APIs externas y redes de oráculos, permitiendo a los agentes realizar acciones en el mundo real, adquirir datos y tomar decisiones en entornos distribuidos sin orquestación centralizada.
    Características principales de uAgents
    • Mensajería peer-to-peer sobre libp2p
    • Gestión del ciclo de vida del agente
    • Módulos de comportamiento y manejo de mensajes
    • Integración con contratos inteligentes y registro on-chain
    • Arquitectura de plugins para extensibilidad
    • Soporte de aprendizaje por refuerzo
  • Un marco de simulación multiagente basado en Python que permite la colaboración, competencia y entrenamiento simultáneos de agentes en entornos personalizables.
    0
    0
    ¿Qué es MultiAgentes?
    MultiAgentes ofrece una arquitectura modular para definir entornos y agentes, soportando interacciones multiagente síncronas y asíncronas. Incluye clases base para entornos y agentes, escenarios predefinidos para tareas cooperativas y competitivas, herramientas para personalizar funciones de recompensa y APIs para comunicación entre agentes y compartición de observaciones. Utilidades de visualización permiten monitorización en tiempo real de comportamientos de agentes, mientras que módulos de registro guardan métricas de rendimiento para análisis. El marco se integra perfectamente con bibliotecas RL compatibles con Gym, permitiendo entrenar agentes con algoritmos existentes. MultiAgentes está diseñado para extensibilidad, permitiendo a desarrolladores agregar nuevos modelos de entornos, tipos de agentes y protocolos de comunicación para diversas aplicaciones de investigación y educativas.
Destacados