Outils 모듈화된 아키텍처 simples et intuitifs

Explorez des solutions 모듈화된 아키텍처 conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

모듈화된 아키텍처

  • Framework Python pour la création, le déploiement et la gestion d'agents économiques autonomes effectuant des tâches décentralisées via des interactions sécurisées.
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    Qu'est-ce que Fetch.ai AEA Framework ?
    Le cadre Autonomous Economic Agents (AEA) de Fetch.ai est un SDK Python open-source et un ensemble d'outils CLI pour créer des agents modulaires et autonomes capables de négocier, de transiger et de collaborer dans des environnements décentralisés. Il comprend des commandes de scaffolding pour générer des projets d'agents, des modèles pour protocoles et compétences, des modules de connexion pour intégrer plusieurs grands livres (Ethereum, Cosmos, etc.), des interfaces de contrat, des composants de comportement et de prise de décision, des outils de test et de simulation, et un mécanisme de publication pour distribuer les agents sur le réseau Open Economic Framework. Les développeurs exploitent son architecture modulaire pour prototyper rapidement des travailleurs numériques pour le commerce DeFi, les marchés de données, la coordination IoT et l'automatisation de la chaîne d'approvisionnement.
  • Cadre Python open-source implémentant des algorithmes d'apprentissage par renforcement multi-agent pour des environnements coopératifs et compétitifs.
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    Qu'est-ce que MultiAgent-ReinforcementLearning ?
    Ce dépôt fournit une suite complète d'algorithmes d'apprentissage par renforcement multi-agent, comprenant MADDPG, DDPG, PPO et plus encore, intégrés avec des benchmarks standard tels que l'Environnement de Particules Multi-Agent et OpenAI Gym. Il comprend des wrappers d'environnements personnalisables, des scripts d'entraînement configurables, un enregistrement en temps réel et des métriques d'évaluation des performances. Les utilisateurs peuvent facilement étendre les algorithmes, les adapter à des tâches personnalisées et comparer les politiques dans des environnements coopératifs et adverses avec une configuration minimale.
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