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systèmes décentralisés

  • Coaty

    Coaty est un framework open-source basé sur TypeScript permettant une communication décentralisée basée sur des agents et une gestion pour des applications IoT évolutives.
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    Qu'est-ce que Coaty ?
    Coaty est une boîte à outils open-source écrite en TypeScript pour développer des applications IoT collaboratives et décentralisées utilisant des agents logiciels. Il fournit un runtime conteneur hébergeant des instances d'agents, un service de découverte et un registre pour la recherche dynamique de ressources, ainsi que des couches de communication pub/sub pour la distribution d'événements. Des adaptateurs de stockage intégrés synchronisent l'état entre appareils, tandis qu'un modèle de données flexible permet d'étendre et de partager des objets de domaine. Coaty supporte plusieurs protocoles de transport comme MQTT et WebSocket, permettant une interopérabilité robuste et en temps réel entre les environnements Edge, Fog et Cloud sans points de défaillance centraux.
    Fonctionnalités principales de Coaty
    • Runtime de conteneur d'agents distribués
    • Registre d'objets et service de découverte
    • Messagerie Pub/Sub via MQTT et WebSocket
    • Stockage modulaire et synchronisation des données
    • Modélisation de données TypeScript extensible
    • Gestion réactive des événements
    Avantages et inconvénients de Coaty

    Inconvénients

    Produit limité directement destiné aux utilisateurs finaux; principalement un cadre nécessitant une intégration par les développeurs
    Pas de page tarifaire dédiée ni d'offres commerciales visibles
    Absence de présence mobile ou sur les boutiques d'applications, limitant l'adoption directe par les consommateurs
    Courbe d'apprentissage abrupte prévue pour les nouveaux développeurs en raison de la complexité des systèmes distribués

    Avantages

    Cadre de communication entièrement décentralisé éliminant le besoin de coordination centrale
    Prend en charge l'évolution dynamique des scénarios permettant l'adaptation et l'extension à l'exécution
    Support multiplateforme incluant navigateurs, Node.js et mobile
    Architecture légère et modulaire conçue pour faciliter l'intégration et la montée en charge
    Open source avec licence MIT permissive supportant un usage commercial
    Partage robuste de données distribuées et routage intelligent des données IoT basé sur le contexte
    Paradigme de programmation réactive simplifiant la gestion d'événements asynchrones

  • Open ACN

    Open ACN permet la coordination décentralisée multi-agents, le consensus et la communication pour construire des réseaux d'agents IA évolutifs, autonomes et multiplateformes.
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    Qu'est-ce que Open ACN ?
    Open ACN est une solution robuste de plateformes et frameworks IA conçue pour construire des systèmes multi-agents décentralisés. Il propose une suite de protocoles de consensus adaptés à la coopération des agents, garantissant une prise de décision fiable à travers des nœuds géodistribués. Le framework inclut des couches de communication modulaires, des plugins de stratégie personnalisables et un environnement de simulation intégré pour des tests de bout en bout. Les développeurs peuvent définir les comportements des agents, déployer sur Linux, macOS, Windows ou Docker, et utiliser des outils de journalisation et de surveillance en temps réel. En fournissant des API extensibles et une intégration transparente avec des modèles d'apprentissage automatique existants, Open ACN simplifie les tâches complexes d'orchestration, favorise des réseaux autonomes interopérables et résilients adaptés aux applications en robotique, automatisation de la chaîne d'approvisionnement, finance décentralisée et IoT.

  • Multi-Agent System

    Un framework Python open-source pour simuler des agents IA coopératifs et compétitifs dans des environnements et tâches personnalisables.
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    Qu'est-ce que Multi-Agent System ?
    Multi-Agent System fournit une boîte à outils légère mais puissante pour concevoir et exécuter des simulations multi-agent. Les utilisateurs peuvent créer des classes d’agents personnalisées pour encapsuler la logique de décision, définir des objets Environnement pour représenter les états et règles du monde, et configurer un moteur de simulation pour orchestrer les interactions. Le framework supporte des composants modulaires pour la journalisation, la collecte de métriques et la visualisation basique pour analyser le comportement des agents dans des environnements coopératifs ou adverses. Il convient au prototypage rapide de la robotique en essaim, de l’allocation de ressources et des expériences de contrôle décentralisé.
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