Outils comportements d'agents simples et intuitifs

Explorez des solutions comportements d'agents conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

comportements d'agents

  • AgentSimulation est un cadre Python pour la simulation en temps réel d'agents autonomes 2D avec des comportements de pilotage personnalisables.
    0
    0
    Qu'est-ce que AgentSimulation ?
    AgentSimulation est une bibliothèque Python open-source construite sur Pygame pour simuler plusieurs agents autonomes dans un environnement 2D. Elle permet aux utilisateurs de configurer les propriétés des agents, les comportements de pilotage (chercher, fuir, errer), la détection de collision, la recherche de chemins et les règles interactives. Avec un rendu en temps réel et une conception modulaire, elle supporte la création rapide de prototypes, les simulations éducatives et la recherche à petite échelle en intelligence collective ou interactions multi-agents.
    Fonctionnalités principales de AgentSimulation
    • Plusieurs comportements de pilotage (chercher, fuir, arriver, errer)
    • Attributs d'agents personnalisables (vitesse, accélération)
    • Évitement d'obstacles et de collisions
    • Visualisation 2D en temps réel avec Pygame
    • Règles modulaires pour l’environnement et l’interaction des agents
  • Agentic-AI est un cadre Python permettant aux agents IA autonomes de planifier, exécuter des tâches, gérer la mémoire et intégrer des outils personnalisés utilisant des LLMs.
    0
    0
    Qu'est-ce que Agentic-AI ?
    Agentic-AI est un cadre Python open-source qui simplifie la construction d’agents autonomes exploitant de grands modèles linguistiques tels que OpenAI GPT. Il fournit des modules principaux pour la planification des tâches, la persistance de mémoire et l’intégration d’outils, permettant aux agents de décomposer des objectifs de haut niveau en étapes exécutables. Le cadre prend en charge des outils personnalisés basés sur des plugins — API, scraping web, requêtes de base de données — permettant aux agents d’interagir avec des systèmes externes. Il dispose d’un moteur de raisonnement en chaîne de pensée coordonnant la planification et les boucles d’exécution, des rappels de mémoire contextuels et une prise de décision dynamique. Les développeurs peuvent facilement configurer le comportement des agents, surveiller les journaux d’actions et étendre la fonctionnalité pour réaliser une automatisation IA évolutive et adaptable pour diverses applications.
Vedettes