Outils 代理建模 simples et intuitifs

Explorez des solutions 代理建模 conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

代理建模

  • Un studio low-code expérimental pour la conception, l'orchestration et la visualisation de flux de travail multi-agents AI avec une interface utilisateur interactive et des modèles d'agents personnalisables.
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    Qu'est-ce que Autogen Studio Research ?
    Autogen Studio Research est un prototype de recherche hébergé sur GitHub pour construire, visualiser et faire évoluer des applications d'IA multi-agents. Il propose une interface web permettant de faire glisser et déposer des composants d'agents, définir des canaux de communication et configurer des pipelines d'exécution. En arrière-plan, il utilise un SDK Python pour se connecter à divers backends LLM (OpenAI, Azure, modèles locaux) et offre un journal en temps réel, des métriques et des outils de débogage. La plateforme est conçue pour le prototypage rapide de systèmes d'agents collaboratifs, de flux de décisions et d'orchestration automatisée des tâches.
    Fonctionnalités principales de Autogen Studio Research
    • Éditeur visuel low-code pour les workflows multi-agents
    • Bibliothèque de modèles d'agents personnalisables
    • SDK Python pour la définition des agents et des pipelines
    • Intégration avec OpenAI, Azure et LLM locaux
    • Tableau de bord de logs et métriques en temps réel
  • Action LightJason pour résoudre des problèmes de programmation linéaire en Java avec définitions dynamiques d'objectifs et de contraintes.
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    Qu'est-ce que Java Action Linearprogram ?
    Le module Java Action Linearprogram fournit une action spécialisée pour le cadre LightJason qui permet aux agents de modéliser et de résoudre des tâches d'optimisation linéaire. Les utilisateurs peuvent configurer des coefficients d'objectif, ajouter des contraintes d'égalité et d'inégalité, sélectionner des méthodes de résolution, et exécuter le solveur dans un cycle de raisonnement de l'agent. Une fois exécutée, l'action retourne les valeurs optimisées des variables et le score de l'objectif que les agents peuvent utiliser pour la planification ou l'exécution ultérieure. Cette composante plug-and-play abstrait la complexité du solveur tout en conservant un contrôle total sur la définition du problème via des interfaces Java.
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