Herramientas 自訂代理行為 de alto rendimiento

Accede a soluciones 自訂代理行為 que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

自訂代理行為

  • Un marco de trabajo en Python de código abierto que permite la coordinación y gestión de múltiples agentes de IA para la ejecución colaborativa de tareas.
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    ¿Qué es Multi-Agent Coordination?
    Multi-Agent Coordination proporciona una API ligera para definir agentes IA, registrarlos en un coordinador central y despachar tareas para la resolución colaborativa de problemas. Gestiona el enrutamiento de mensajes, el control de concurrencia y la agregación de resultados. Los desarrolladores pueden incorporar comportamientos de agentes personalizados, ampliar canales de comunicación y monitorizar las interacciones mediante registros integrados y hooks. Este marco simplifica el desarrollo de flujos de trabajo IA distribuidos, donde cada agente se especializa en una subtarea y el coordinador asegura una colaboración fluida.
    Características principales de Multi-Agent Coordination
    • Registro y descubrimiento de agentes
    • Orquestación centralizada de tareas
    • Estrategias de comunicación personalizables
    • Control de concurrencia y enrutamiento de mensajes
    • Hooks de registro y monitorización integrados
    • API de comportamiento de agentes extensible
  • Una biblioteca de Go para crear y simular agentes de IA concurrentes con sensores, actuadores y mensajes para entornos de múltiples agentes complejos.
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    ¿Qué es multiagent-golang?
    multiagent-golang proporciona un enfoque estructurado para construir sistemas de múltiples agentes en Go. Introduce una abstracción de Agente donde cada agente puede estar equipado con diversos sensores para percibir su entorno y actuadores para tomar acciones. Los agentes funcionan concurrentemente usando goroutines y se comunican a través de canales de mensajes dedicados. El marco también incluye una capa de simulación del entorno para gestionar eventos, administrar el ciclo de vida del agente y rastrear cambios de estado. Los desarrolladores pueden ampliar o personalizar fácilmente los comportamientos de los agentes, configurar parámetros de simulación e integrar módulos adicionales para registro o análisis. Facilita la creación de simulaciones escalables y concurrentes para investigación y prototipado.
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