Outils 自訂代理行為 simples et intuitifs

Explorez des solutions 自訂代理行為 conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

自訂代理行為

  • Une plateforme open-source en Python permettant la coordination et la gestion de plusieurs agents IA pour l'exécution collaborative de tâches.
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    Qu'est-ce que Multi-Agent Coordination ?
    Multi-Agent Coordination fournit une API légère pour définir des agents IA, les enregistrer auprès d’un coordinateur central et dispatcher des tâches pour la résolution collaborative de problèmes. Il gère le routage des messages, le contrôle de la concurrence et l’agrégation des résultats. Les développeurs peuvent intégrer des comportements d'agents personnalisés, étendre les canaux de communication et surveiller les interactions via la journalisation intégrée et les hooks. Ce framework simplifie le développement de flux de travail IA distribués, où chaque agent se spécialise dans une sous-tâche et le coordinateur assure une collaboration fluide.
    Fonctionnalités principales de Multi-Agent Coordination
    • Enregistrement et découverte d’agents
    • Orchestration centralisée des tâches
    • Stratégies de communication personnalisables
    • Concurrence et routage des messages
    • Hooks de journalisation et de surveillance intégrés
    • API d'attachement extensible pour le comportement des agents
  • Une bibliothèque Go pour créer et simuler des agents IA concurrents avec capteurs, actionneurs et messagerie pour des environnements multi-agents complexes.
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    Qu'est-ce que multiagent-golang ?
    multiagent-golang fournit une approche structurée pour construire des systèmes multi-agents en Go. Il introduit une abstraction d'Agent où chaque agent peut être équipé de divers capteurs pour percevoir son environnement et d'actionneurs pour agir. Les agents s'exécutent simultanément en utilisant des goroutines et communiquent via des canaux de messagerie dédiés. Le framework comprend également une couche de simulation d'environnement pour gérer les événements, la gestion du cycle de vie des agents et le suivi des changements d'état. Les développeurs peuvent facilement étendre ou personnaliser les comportements des agents, configurer les paramètres de simulation et intégrer des modules pour la journalisation ou l'analyse. Il simplifie la création de simulations évolutives et concurrentes pour la recherche et le prototypage.
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