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메시지 필터링

  • Una demostración de comunicación multi-agente basada en Java usando JADE, que muestra interacción bidireccional, análisis de mensajes y coordinación de agentes.
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    ¿Qué es Two-Way Agent Communication using JADE?
    Este repositorio ofrece una demostración práctica de comunicación bidireccional entre agentes construidos sobre el framework JADE. Incluye clases Java de ejemplo que muestran configuración de agentes, creación de mensajes conformes a FIPA-ACL y manejo asincrónico de comportamientos. Los desarrolladores pueden observar cómo el Agente A envía una solicitud REQUEST, el Agente B procesa la petición y devuelve un mensaje INFORM. El código ilustra el registro de agentes con el Facilitador de Directorios, uso de comportamientos cíclicos y únicos, aplicación de plantillas de mensajes para filtrarlos y registro de secuencias de conversación. Es un punto de partida ideal para prototipar intercambios multi-agente, protocolos personalizados o integrar agentes JADE en sistemas de IA distribuidos más grandes.
    Características principales de Two-Way Agent Communication using JADE
    • Envío y recepción de mensajes conforme a FIPA-ACL con REQUEST e INFORM
    • Registro de agentes con el Facilitador de Directorios
    • Patrones de comportamientos cíclicos y únicos
    • Filtrado mediante plantillas de mensajes
    • Registro de conversaciones vía consola
  • AgentMesh orquesta múltiples agentes IA en Python, permitiendo flujos de trabajo asíncronos y tuberías de tareas especializadas utilizando una red en malla.
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    ¿Qué es AgentMesh?
    AgentMesh proporciona una infraestructura modular para que los desarrolladores creen redes de agentes IA, cada uno enfocado en una tarea o dominio específicos. Los agentes pueden ser descubiertos y registrados dinámicamente en tiempo de ejecución, intercambiar mensajes de manera asíncrona y seguir reglas de enrutamiento configurables. El framework gestiona reintentos, respaldos y recuperación ante errores, permitiendo tuberías multi-agente para procesamiento de datos, apoyo en decisiones o casos de uso conversacionales. Se integra fácilmente con LLM existentes y modelos personalizados mediante una interfaz de plugins sencilla.
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