Herramientas 사용자 정의 행동 de alto rendimiento

Accede a soluciones 사용자 정의 행동 que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

사용자 정의 행동

  • Un marco ligero de Node.js que permite a múltiples agentes de IA colaborar, comunicarse y gestionar flujos de trabajo de tareas.
    0
    0
    ¿Qué es Multi-Agent Framework?
    Multi-Agent es un kit de herramientas para desarrolladores que te ayuda a construir y orquestar múltiples agentes de IA que se ejecutan en paralelo. Cada agente mantiene su propio almacenamiento de memoria, configuración de prompt y cola de mensajes. Puedes definir comportamientos personalizados, establecer canales de comunicación entre agentes y delegar tareas automáticamente según los roles de los agentes. Aprovecha la API Chat de OpenAI para comprensión y generación del lenguaje, y ofrece componentes modulares para orquestación de flujos de trabajo, registro y manejo de errores. Esto permite crear agentes especializados, como asistentes de investigación, procesadores de datos o bots de soporte al cliente, que trabajan juntos en tareas multifacéticas.
    Características principales de Multi-Agent Framework
    • Definición y registro de múltiples agentes de IA
    • Almacenes de memoria individual por agente
    • Mensajería y delegación entre agentes
    • Orquestación de flujos de trabajo y enrutamiento de tareas
    • Integración de la API Chat de OpenAI
    • Prompts y comportamientos personalizables
    • Registro y seguimiento del historial de conversaciones
  • APLib proporciona agentes de prueba de juegos autónomos con módulos de percepción, planificación y acción para simular comportamientos de usuarios en entornos virtuales.
    0
    0
    ¿Qué es APLib?
    APLib está diseñado para simplificar el desarrollo de agentes autónomos impulsados por IA en entornos de juegos y simulaciones. Utilizando una arquitectura inspirada en Belief-Desire-Intention (BDI), ofrece componentes modulares para percepción, toma de decisiones y ejecución de acciones. Los desarrolladores definen creencias, objetivos y comportamientos mediante APIs intuitivas y árboles de comportamiento. Los agentes APLib pueden interpretar el estado del juego a través de sensores personalizables, formular planes usando planificadores integrados e interactuar con el entorno mediante actuadores. La biblioteca soporta integración con Unity, Unreal y entornos Java puros, facilitando pruebas automatizadas, investigación en IA y simulaciones. Promueve la reutilización de módulos de comportamiento, el prototipado rápido y flujos de trabajo de QA robustos mediante la automatización de escenarios de prueba repetitivos y la simulación de comportamientos complejos de jugadores sin intervención manual.
Destacados