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  • Halite II est une plateforme d'IA pour les jeux, où les développeurs créent des bots autonomes pour concourir dans une simulation stratégique au tour par tour.
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    Qu'est-ce que Halite II ?
    Halite II est un cadre open-source pour défis qui organise des matchs stratégiques au tour par tour entre bots écrits par l'utilisateur. Chaque tour, les agents reçoivent un état de la carte, émettent des commandes de déplacement et d'attaque, et concourent pour contrôler le plus de territoire. La plateforme inclut un serveur de jeu, un analyseur de carte et un outil de visualisation. Les développeurs peuvent tester localement, affiner leurs heuristiques, optimiser la performance sous contrainte de temps et soumettre leur bot à un tableau de classement en ligne. Le système supporte l'amélioration itérative des bots, la coopération multi-agents et la recherche de stratégies dans un environnement standardisé.
    Fonctionnalités principales de Halite II
    • Moteur de jeu stratégique au tour par tour
    • Support API multilingue (Python, Java, C++)
    • Analyseur de carte et mises à jour de l'état
    • Simulation de matchs locaux et visualisation
    • Infrastructure de tournoi automatisé
    • Tableaux de classement et système de rang
  • pyafai est un framework modulaire Python pour construire, entraîner et exécuter des agents IA autonomes avec prise en charge de mémoire et d'outils via des plugins.
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    Qu'est-ce que pyafai ?
    pyafai est une bibliothèque Python open source conçue pour aider les développeurs à architecturer, configurer et exécuter des agents IA autonomes. Elle offre des modules plug-in pour la gestion de la mémoire pour conserver le contexte, l'intégration d'outils pour les appels API externes, des observateurs pour la surveillance de l'environnement, des planificateurs pour la prise de décision, et un orchestrateur pour gérer les boucles d'agents. Les fonctionnalités de journalisation et de surveillance offrent une visibilité sur les performances et le comportement des agents. pyafai prend en charge les principaux fournisseurs LLM, permet la création de modules personnalisés, et réduit le code boilerplate pour permettre aux équipes de prototyper rapidement des assistants virtuels, des robots de recherche et des workflows d'automatisation avec un contrôle complet sur chaque composant.
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