Solutions 協力的タスク pour réussir

Adoptez des outils 協力的タスク conçus pour maximiser vos performances et simplifier vos projets.

協力的タスク

  • uAgents offre un cadre modulaire pour la création d'agents IA autonomes décentralisés capables de communication peer-to-peer, de coordination et d'apprentissage.
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    Qu'est-ce que uAgents ?
    uAgents est un framework JavaScript modulaire qui permet aux développeurs de construire des agents IA autonomes et décentralisés capables de découvrir des pairs, d’échanger des messages, de collaborer sur des tâches et de s’adapter par l’apprentissage. Les agents communiquent via des protocoles de gossip basés sur libp2p, enregistrent des capacités via des registres on-chain et négocient des accords de niveau de service à l’aide de smart contracts. La bibliothèque centrale gère les événements du cycle de vie des agents, le routage des messages et les comportements extensibles tels que l'apprentissage par renforcement et l'allocation de tâches basée sur le marché. Grâce à des plugins personnalisables, uAgents peut s’intégrer au ledger de Fetch.ai, aux API externes et aux réseaux d’oracles, permettant aux agents d’effectuer des actions du monde réel, de collecter des données et de prendre des décisions dans des environnements distribués sans orchestration centralisée.
    Fonctionnalités principales de uAgents
    • Messagerie peer-to-peer via libp2p
    • Gestion du cycle de vie de l'agent
    • Modules de comportements et de gestionnaires de messages
    • Intégration de contrats intelligents et registres on-chain
    • Architecture plugin pour l’extensibilité
    • Support de l'apprentissage par renforcement
  • Un cadre de simulation multi-agent basé sur Python permettant la collaboration, la compétition et la formation simultanées des agents dans des environnements personnalisables.
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    Qu'est-ce que MultiAgentes ?
    MultiAgentes offre une architecture modulaire pour définir des environnements et des agents, supportant des interactions multi-agent synchrones et asynchrones. Il comprend des classes de base pour les environnements et les agents, des scénarios prédéfinis pour des tâches coopératives et compétitives, des outils pour personnaliser les fonctions de récompense, et des API pour la communication entre agents et le partage d'observations. Les utilitaires de visualisation permettent une surveillance en temps réel des comportements des agents, tandis que les modules de journalisation enregistrent les métriques de performance pour analyse. Le framework s'intègre parfaitement avec les bibliothèques RL compatibles avec Gym, permettant aux utilisateurs d'entraîner des agents avec des algorithmes existants. MultiAgentes est conçu pour l'extensibilité, permettant aux développeurs d'ajouter de nouveaux modèles d'environnement, types d'agents et protocoles de communication adaptés à diverses applications de recherche et d'éducation.
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