Outils 規劃演算法 simples et intuitifs

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規劃演算法

  • Un framework Python open-source fournissant une mémoire modulaire, la planification et l'intégration d'outils pour la création d'agents autonomes alimentés par LLM.
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    Qu'est-ce que CogAgent ?
    CogAgent est une bibliothèque Python open-source axée sur la recherche, conçue pour rationaliser le développement d'agents IA. Elle fournit des modules principaux pour la gestion de la mémoire, la planification et le raisonnement, l'intégration d'outils et d'API, ainsi que l'exécution en chaîne de pensée. Grâce à son architecture hautement modulaire, les utilisateurs peuvent définir des outils, des mémoires et des politiques d'agents personnalisés pour créer des chatbots conversationnels, des planificateurs de tâches autonomes et des scripts d'automatisation de workflow. CogAgent supporte l'intégration avec des modèles de langage populaires tels qu'OpenAI GPT et Meta LLaMA, permettant aux chercheurs et développeurs d'expérimenter, d'étendre et de faire évoluer leurs agents intelligents pour diverses applications réelles.
    Fonctionnalités principales de CogAgent
    • Architecture modulaire d'agents
    • Module de gestion de la mémoire
    • Moteur de planification et de raisonnement
    • Intégration d'outils et d'API
    • Exécution en chaîne de pensée
    • Support d'outils multimodaux
    • Pipelines personnalisables
  • 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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