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에이전트 생애주기

  • 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.
    Características principales de multiagent-golang
    • Abstracción de Agente con sensores y actuadores
    • Ejecución concurrente de agentes usando goroutines
    • Canales de mensajes entre agentes
    • Simulación del entorno y manejo de eventos
    • Configuración del ciclo de vida y comportamiento del agente
    • Diseño ligero y modular
  • Divine Agent es una plataforma para crear y desplegar agentes autónomos impulsados por IA con flujos de trabajo e integraciones personalizables.
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    ¿Qué es Divine Agent?
    Divine Agent es una plataforma integral de agentes IA que simplifica el diseño, desarrollo y despliegue de trabajadores digitales autónomos. A través de su constructor visual de flujo de trabajo intuitivo, los usuarios pueden definir el comportamiento del agente como una secuencia de nodos, conectarse a cualquier API REST o GraphQL y escoger entre LLM soportados como OpenAI y Google PaLM. El módulo de memoria incorporado preserva el contexto entre sesiones, mientras que los análisis en tiempo real siguen el uso, rendimiento y errores. Una vez probado, los agentes pueden desplegarse como endpoints HTTP o integrarse con canales como Slack, correo electrónico y aplicaciones personalizadas, permitiendo automatizaciones rápidas en soporte al cliente, ventas y tareas de conocimiento.
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