Herramientas 에이전트 간 협력 de alto rendimiento

Accede a soluciones 에이전트 간 협력 que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

에이전트 간 협력

  • LiteSwarm orquesta agentes de IA ligeros para colaborar en tareas complejas, permitiendo flujos de trabajo modulares y automatización basada en datos.
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    ¿Qué es LiteSwarm?
    LiteSwarm es un marco completo de orquestación de agentes IA diseñado para facilitar la colaboración entre múltiples agentes especializados. Los usuarios definen agentes individuales con roles específicos, como recuperación de datos, análisis, resumen o llamadas API externas, y los vinculan en un flujo de trabajo visual. LiteSwarm gestiona la comunicación entre agentes, almacenamiento de memoria persistente, recuperación de errores y registro. Soporta integración API, extensiones de código personalizadas y monitoreo en tiempo real, permitiendo a los equipos prototipar, probar y desplegar soluciones multi-agente complejas sin una carga de ingeniería extensa.
    Características principales de LiteSwarm
    • Motor de orquestación multi-agente
    • Constructor de flujo de trabajo visual Low-Code
    • Módulos de memoria persistente
    • Comunicación entre agentes
    • Integración API externa
    • Monitoreo y registro en tiempo real
  • Implementa el intercambio de recompensas basado en predicciones entre múltiples agentes de aprendizaje por refuerzo para facilitar el desarrollo y evaluación de estrategias cooperativas.
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    ¿Qué es Multiagent-Prediction-Reward?
    Multiagent-Prediction-Reward es un marco orientado a la investigación que integra modelos de predicción y mecanismos de distribución de recompensas para el aprendizaje por refuerzo multi-agente. Incluye envoltorios para entornos, módulos neuronales para prever las acciones de compañeros y lógica de enrutamiento de recompensas personalizable que se adapta al rendimiento de los agentes. El repositorio ofrece archivos de configuración, scripts de ejemplo y paneles de evaluación para ejecutar experimentos en tareas cooperativas. Los usuarios pueden ampliar el código para probar funciones de recompensa novedosas, integrar nuevos entornos y evaluar en comparación con algoritmos RL multi-agente establecidos.
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