Outils simulação de múltiplos agentes simples et intuitifs

Explorez des solutions simulação de múltiplos agentes conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

simulação de múltiplos agentes

  • AgentSimulation est un cadre Python pour la simulation en temps réel d'agents autonomes 2D avec des comportements de pilotage personnalisables.
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    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
  • Un framework Python permettant aux développeurs de définir, coordonner et simuler des interactions multi-agents reposant sur de grands modèles de langage.
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    Qu'est-ce que LLM Agents Simulation Framework ?
    Le Framework de Simulation d'Agents LLM permet la conception, l'exécution et l'analyse d'environnements simulés où des agents autonomes interagissent via de grands modèles de langage. Les utilisateurs peuvent enregistrer plusieurs instances d'agents, assigner des invites et rôles personnalisables, et spécifier des canaux de communication tels que la transmission de messages ou un état partagé. Le framework orchestre les cycles de simulation, collecte des journaux et calcule des métriques comme la fréquence de passage de tour, la latence de réponse et les taux de succès. Il supporte une intégration transparente avec OpenAI, Hugging Face et des LLM locaux. Les chercheurs peuvent créer des scénarios complexes — négociation, allocation de ressources ou résolution collaborative de problèmes — pour observer des comportements émergents. Une architecture de plugins extensible permet d’ajouter de nouveaux comportements d'agents, contraintes environnementales ou modules de visualisation, favorisant des expériences reproductibles.
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