Outils comportamentos personalizados simples et intuitifs

Explorez des solutions comportamentos personalizados conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

comportamentos personalizados

  • Une spécification ouverte définissant des interfaces et protocoles standardisés pour garantir l’interopérabilité des agents IA sur différentes plateformes.
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    Qu'est-ce que OpenAgentSpec ?
    OpenAgentSpec définit un ensemble complet de schémas JSON, d’interfaces API et de lignes directrices protocolaires pour les agents IA. Elle couvre l’enregistrement des agents, la déclaration de capacités, les formats de messages, la gestion d’événements, la gestion de mémoire et les mécanismes d'extension. En suivant cette norme, les organisations peuvent créer des agents communiquant de manière fiable entre eux et avec leur environnement hôte, ce qui réduit l’effort d’intégration et favorise un écosystème réutilisable de composants IA interopérables.
    Fonctionnalités principales de OpenAgentSpec
    • Schémas JSON standardisés pour les capacités des agents
    • Définitions de protocoles pour la messagerie et les événements
    • Interfaces d’enregistrement et de découverte des agents
    • Mécanismes d’extension pour comportements personnalisés
    • Suite de tests de conformité et validateurs
    Avantages et inconvénients de OpenAgentSpec

    Inconvénients

    Informations publiques limitées sur la disponibilité open source.
    Aucun détail de produit directement destiné aux consommateurs fourni.

    Avantages

    Se concentre sur les normes et l'interopérabilité des agents IA.
    Soutient le développement de spécifications structurées pour les agents IA.
    Vise à faciliter la communication et la collaboration entre agents IA.
    Tarification de OpenAgentSpec
    Possède un plan gratuitNo
    Détails de l'essai gratuit
    Modèle de tarification
    Carte de crédit requiseNo
    Possède un plan à vieNo
    Fréquence de facturation
    Pour les derniers prix, veuillez visiter : https://openagentspec.org
  • APLib fournit des agents de test de jeux autonomes avec des modules de perception, de planification et d'action pour simuler les comportements des utilisateurs dans des environnements virtuels.
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    Qu'est-ce que APLib ?
    APLib est conçu pour simplifier le développement d'agents autonomes pilotés par l'IA dans les environnements de jeu et de simulation. Utilisant une architecture inspirée de Belief-Desire-Intention (BDI), il offre des composants modulaires pour la perception, la prise de décision et l'exécution d'actions. Les développeurs définissent les croyances, objectifs et comportements de l'agent via des API intuitives et des arbres de comportement. Les agents APLib peuvent interpréter l'état du jeu à l'aide de capteurs personnalisables, élaborer des plans avec des planificateurs intégrés, et interagir avec l'environnement via des actionneurs. La bibliothèque prend en charge l'intégration avec Unity, Unreal, et des environnements Java purs, facilitant les tests automatisés, la recherche en IA et les simulations. Elle favorise la réutilisation des modules de comportement, le prototypage rapide, et des workflows QA robustes en automatisant les scénarios de test répétitifs et la simulation de comportements complexes de joueurs sans intervention manuelle.
  • Un framework léger pour Node.js permettant à plusieurs agents IA de collaborer, communiquer et gérer des flux de travail.
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    Qu'est-ce que Multi-Agent Framework ?
    Multi-Agent est une boîte à outils pour développeurs qui vous aide à construire et orchestrer plusieurs agents IA s’exécutant en parallèle. Chaque agent conserve son propre stockage de mémoire, sa configuration de prompt et sa file d’attente de messages. Vous pouvez définir des comportements personnalisés, mettre en place des canaux de communication entre agents et déléguer automatiquement des tâches en fonction des rôles des agents. Il exploite l’API Chat d’OpenAI pour la compréhension et la génération linguistique, tout en fournissant des composants modulaires pour l’orchestration de flux de travail, la journalisation et la gestion des erreurs. Cela permet de créer des agents spécialisés — tels que des assistants de recherche, des processeurs de données ou des bots de support client — qui travaillent ensemble sur des tâches complexes.
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