Outils conception du comportement des agents simples et intuitifs

Explorez des solutions conception du comportement des agents conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

conception du comportement des agents

  • Un cadre de système multi-agent open-source basé sur Java, implémentant les comportements des agents, la communication et la coordination pour la résolution distribuée de problèmes.
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    Qu'est-ce que Multi-Agent Systems ?
    Les systèmes multi-agent sont conçus pour simplifier la création, la configuration et l'exécution d'architectures décentralisées basées sur les agents. Les développeurs peuvent définir les comportements des agents, les ontologies de communication et les descriptions de services dans des classes Java. Le framework gère la mise en place des conteneurs, le transport des messages et la gestion du cycle de vie des agents. Basé sur des protocoles FIPA standards, il supporte la négociation peer-to-peer, la planification collaborative et l'extension modulaire. Les utilisateurs peuvent exécuter, surveiller et déboguer des scénarios multi-agents sur une seule machine ou sur des hôtes connectés, ce qui en fait une solution idéale pour la recherche, l'éducation et les déploiements à petite échelle.
    Fonctionnalités principales de Multi-Agent Systems
    • Framework d'agents basé sur Java
    • Communication inter-agents conforme à FIPA
    • Support pour le comportement et l'ontologie
    • Gestion des conteneurs et de la plateforme
    • Scénarios d'agents multi-agents exemples
  • Leap AI est un framework open-source pour créer des agents IA qui gèrent les appels API, les chatbots, la génération de musique et les tâches de programmation.
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    Qu'est-ce que Leap AI ?
    Leap AI est une plateforme et un cadre open-source conçus pour simplifier la création d’agents pilotés par IA dans divers domaines. Avec son architecture modulaire, les développeurs peuvent assembler des composants pour l’intégration API, les chatbots conversationnels, la composition musicale et l’aide intelligente à la programmation. Grâce à des connecteurs prédéfinis, les agents Leap AI peuvent appeler des services REST externes, traiter et répondre aux entrées utilisateur, générer des morceaux de musique originaux, et suggérer des extraits de code en temps réel. Basé sur des bibliothèques populaires d’apprentissage automatique, il supporte l’intégration de modèles personnalisés, la journalisation et la surveillance. Les utilisateurs peuvent définir le comportement des agents via des fichiers de configuration ou étendre la fonctionnalité avec des plugins JavaScript ou Python. Le déploiement est facilité via des conteneurs Docker, des fonctions serverless ou des services cloud. Leap AI accélère le prototypage et la production d’agents IA pour divers cas d’usage.
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