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合作代理

  • Une implémentation basée sur Java du protocole Contract Net permettant aux agents autonomes de négocier et d'allouer des tâches de manière dynamique dans des systèmes multi-agents.
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    Qu'est-ce que Contract Net Protocol ?
    Le dépôt du protocole Contract Net fournit une implémentation Java complète du protocole d’interaction FIPA Contract Net. Les développeurs peuvent créer des agents gestionnaires et contractants échangeant CFP (Call For Proposal), propositions, acceptations et rejets via des canaux de communication entre agents. Le code inclut des modules principaux pour la diffusion de tâches, la collecte d’offres, l’évaluation des propositions selon des critères personnalisables, l’attribution de contrats et la surveillance de l’état d’exécution. Il peut être intégré dans des frameworks multi-agents plus grands ou utilisé comme bibliothèque autonome pour la recherche, la planification industrielle ou la coordination robotique.
    Fonctionnalités principales de Contract Net Protocol
    • Diffusion de Call For Proposal (CFP)
    • Soumission et collecte d’offres
    • Évaluation des propositions selon des critères personnalisés
    • Attribution dynamique des tâches et des contrats
    • Communication entre agents via des messages FIPA ACL
  • Un cadre multi-agent basé sur Python pour le développement et la simulation d'environnements d'IA coopératifs et compétitifs utilisant l'apprentissage par renforcement.
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    Qu'est-ce que Multiagent_system ?
    Multiagent_system offre une boîte à outils complète pour construire et gérer des environnements multi-agents. Les utilisateurs peuvent définir des scénarios de simulation personnalisés, spécifier les comportements des agents, et utiliser des algorithmes pré-implémentés tels que DQN, PPO et MADDPG. Le framework supporte un entraînement synchrone et asynchrone, permettant aux agents d'interagir simultanément ou en mode tour par tour. Les modules de communication intégrés facilitent l'échange de messages entre agents pour des stratégies coopératives. La configuration des expériences est simplifiée via des fichiers YAML, et les résultats sont automatiquement enregistrés au format CSV ou dans TensorBoard. Les scripts de visualisation aident à interpréter les trajectoires des agents, l'évolution des récompenses et les patterns de communication. Conçu pour la recherche et la production, Multiagent_system évolue sans effort de prototypes sur machine unique à un entraînement distribué sur des clusters GPU.
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