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разработческие фреймворки

  • HMAS est un cadre Python pour la création de systèmes hiérarchiques multi-agents avec des fonctionnalités de communication et de formation de politiques.
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    Qu'est-ce que HMAS ?
    HMAS est un cadre open-source en Python permettant le développement de systèmes hiérarchiques multi-agents. Il offre des abstractions pour définir des hiérarchies d'agents, des protocoles de communication inter-agents, l'intégration d'environnements, et des boucles d'entraînement intégrées. Rechercheurs et développeurs peuvent utiliser HMAS pour prototyper des interactions complexes entre agents, entraîner des politiques coordonnées et évaluer la performance dans des environnements simulés. Son design modulaire facilite l'extension et la personnalisation des agents, environnements et stratégies d'entraînement.
    Fonctionnalités principales de HMAS
    • Architecture hiérarchique d'agents
    • Protocole de communication inter-agents
    • Interfaces d'enveloppe d'environnement
    • Boucles d'entraînement et d'évaluation intégrées
    • Support modular pour extensions
  • Assistant de code alimenté par l'IA améliorant votre productivité.
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    Qu'est-ce que AI Coder Buddy ?
    AI Coder Buddy est un assistant de codage alimenté par l'IA axé sur l'amélioration de votre productivité. Il prend en charge plus de 90 langages de programmation, frameworks et bibliothèques, proposant plus de 145 000 exemples de code recherchables. Que vous soyez un débutant ayant besoin de conseils ou un développeur expérimenté cherchant à accélérer votre flux de travail, AI Coder Buddy vous fournit les outils et le soutien nécessaires pour coder plus intelligemment et plus efficacement.
  • Un cadre multi-agent open-source orchestrant les LLM pour une intégration d'outils dynamique, une gestion de la mémoire et un raisonnement automatisé.
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    Qu'est-ce que Avalon-LLM ?
    Avalon-LLM est un cadre d'IA multi-agent basé sur Python qui permet aux utilisateurs d'orchestrer plusieurs agents pilotés par LLM dans un environnement coordonné. Chaque agent peut être configuré avec des outils spécifiques — y compris la recherche web, les opérations sur fichiers et les API personnalisés — pour réaliser des tâches spécialisées. Le cadre supporte des modules de mémoire pour stocker le contexte des conversations et les connaissances à long terme, un raisonnement en chaîne pour améliorer la prise de décision, et des pipelines d’évaluation intégrés pour benchmarker la performance des agents. Avalon-LLM offre un système de plugins modulaire, permettant aux développeurs d’ajouter ou de remplacer facilement des composants comme les fournisseurs de modèles, les kits d’outils et les magasins de mémoire. Avec des fichiers de configuration simples et des interfaces en ligne de commande, les utilisateurs peuvent déployer, surveiller et étendre des flux de travail d’IA autonomes adaptés pour la recherche, le développement et la production.
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