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合作代理

  • Una implementación basada en Java del Protocolo de Contrato en Red que permite a agentes autónomos negociar y asignar tareas de forma dinámica en sistemas multiagente.
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    ¿Qué es Contract Net Protocol?
    El repositorio del Protocolo de Contrato en Red proporciona una implementación completa en Java del protocolo de interacción FIPA Contract Net. Los desarrolladores pueden crear agentes gestores y contratistas que intercambian CFP (Llamada a propuestas), propuestas, aceptaciones y rechazos a través de canales de comunicación de agentes. El código incluye módulos principales para difundir tareas, recopilar ofertas, evaluar propuestas en función de criterios personalizables, adjudicar contratos y monitorear el estado de ejecución. Puede integrarse en marcos de trabajo con múltiples agentes o usarse como una biblioteca independiente para simulaciones de investigación, programación industrial o coordinación robótica.
    Características principales de Contract Net Protocol
    • Difusión de llamadas a propuestas (CFP)
    • Presentación y recopilación de ofertas
    • Evaluación de propuestas basada en criterios personalizados
    • Asignación dinámica de tareas y adjudicación de contratos
    • Comunicación de agentes vía mensajes ACL de FIPA
  • Un marco de trabajo de aprendizaje por refuerzo multiagente basado en Python para desarrollar y simular entornos de agentes AI cooperativos y competitivos.
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    ¿Qué es Multiagent_system?
    Multiagent_system ofrece un kit completo para la construcción y gestión de entornos multiagente. Los usuarios pueden definir escenarios de simulación personalizados, especificar comportamientos de agentes y aprovechar algoritmos pre-implementados como DQN, PPO y MADDPG. El marco soporta entrenamientos sincrónicos y asincrónicos, permitiendo que los agentes interactúen en paralelo o en configuraciones por turnos. Los módulos de comunicación integrados facilitan el paso de mensajes entre agentes para estrategias cooperativas. La configuración de experimentos se agiliza mediante archivos YAML y los resultados se registran automáticamente en CSV o TensorBoard. Los scripts de visualización ayudan a interpretar trayectorias de agentes, evolución de recompensas y patrones de comunicación. Diseñado para flujos de trabajo de investigación y producción, Multiagent_system escala de manera transparente desde prototipos en una sola máquina hasta entrenamiento distribuido en clústeres GPU.
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