Outils асинхронные сообщения simples et intuitifs

Explorez des solutions асинхронные сообщения conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

асинхронные сообщения

  • Une démonstration de communication multi-agent basée sur Java utilisant JADE, mettant en valeur une interaction bidirectionnelle, l'analyse de messages et la coordination d'agents.
    0
    0
    Qu'est-ce que Two-Way Agent Communication using JADE ?
    Ce dépôt offre une démonstration pratique de la communication bidirectionnelle entre agents construits sur le framework JADE. Il inclut des classes Java d'exemple montrant la configuration d'agents, la création de messages conformes à FIPA-ACL et la gestion asynchrone du comportement. Les développeurs peuvent observer l'envoi d'une REQUEST par l'agent A, le traitement de la requête par l'agent B et le retour d'un message INFORM. Le code illustre l'enregistrement des agents auprès du Directory Facilitator, l'utilisation de comportements cycliques et ponctuels, l'application de modèles de messages pour filtrer et la journalisation des séquences de conversation. C'est un point de départ idéal pour le prototypage d'échanges multi-agents, de protocoles personnalisés ou l'intégration d'agents JADE dans des systèmes d'IA distribués plus vastes.
  • Un cadre intégrant le dialogue basé sur LLM dans les systèmes multi-agents JaCaMo pour permettre des agents conversationnels orientés vers des objectifs.
    0
    0
    Qu'est-ce que Dial4JaCa ?
    Dial4JaCa est un plugin de bibliothèque Java pour la plateforme multi-agent JaCaMo qui intercepte les messages inter-agents, encode les intentions des agents et les routent via des backend LLM (OpenAI, modèles locaux). Il gère le contexte de dialogue, met à jour les bases de croyances et intègre la génération de réponse directement dans les cycles de raisonnement AgentSpeak(L). Les développeurs peuvent personnaliser les invites, définir des artefacts de dialogue et gérer des appels asynchrones, permettant aux agents d'interpréter les énoncés des utilisateurs, de coordonner des tâches et de récupérer des informations externes en langage naturel. Son design modulaire prend en charge la gestion des erreurs, la journalisation et la sélection de plusieurs LLM, idéal pour la recherche, l'éducation et le prototypage rapide de MAS conversationnels.
Vedettes