Herramientas 規劃演算法 de alto rendimiento

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規劃演算法

  • Un marco de trabajo en Python de código abierto que ofrece memoria modular, planificación e integración de herramientas para construir agentes autónomos impulsados por LLM.
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    ¿Qué es CogAgent?
    CogAgent es una biblioteca en Python orientada a la investigación, diseñada para agilizar el desarrollo de agentes de IA. Proporciona módulos principales para la gestión de memoria, planificación y razonamiento, integración de herramientas y APIs, y ejecución en cadena de pensamiento. Con una arquitectura altamente modular, los usuarios pueden definir herramientas personalizadas, almacenes de memoria y políticas de agentes para crear chatbots conversacionales, planificadores de tareas autónomos y scripts de automatización de flujo de trabajo. CogAgent soporta la integración con modelos de lenguaje populares como OpenAI GPT y Meta LLaMA, permitiendo a investigadores y desarrolladores experimentar, ampliar y escalar sus agentes inteligentes para diversas aplicaciones del mundo real.
    Características principales de CogAgent
    • Arquitectura modular de agentes
    • Módulo de gestión de memoria
    • Motor de planificación y razonamiento
    • Integración de herramientas y API
    • Ejecución en cadena de pensamiento
    • Soporte para herramientas multimodales
    • Pipelines personalizables
  • Acción LightJason para resolver problemas de programación lineal en Java con definiciones dinámicas de objetivos y restricciones.
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    ¿Qué es Java Action Linearprogram?
    El módulo Java Action Linearprogram proporciona una acción especializada para el marco LightJason que permite a los agentes modelar y resolver tareas de optimización lineal. Los usuarios pueden configurar coeficientes objetivos, agregar restricciones de igualdad y desigualdad, seleccionar métodos de solución y ejecutar el solucionador durante un ciclo de razonamiento del agente. Una vez ejecutada, la acción devuelve los valores de variables optimizadas y la puntuación del objetivo que los agentes pueden usar para planificación o ejecución posterior. Este componente plug-and-play abstrae la complejidad del solucionador mientras mantiene control total sobre las definiciones del problema a través de interfaces Java.
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