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訊息路由

  • 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
  • AgentMesh orchestre plusieurs agents IA en Python, permettant des flux de travail asynchrones et des pipelines de tâches spécialisées en utilisant un réseau maillé.
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    Qu'est-ce que AgentMesh ?
    AgentMesh fournit une infrastructure modulaire pour que les développeurs créent des réseaux d'agents IA, chacun se concentrant sur une tâche ou un domaine spécifique. Les agents peuvent être découverts et enregistrés dynamiquement à l'exécution, échangent des messages de manière asynchrone et suivent des règles de routage configurables. Le framework gère les tentatives, les sauvegardes et la récupération en cas d'erreur, permettant des pipelines multi-agents pour le traitement des données, le soutien à la décision ou des cas d'utilisation conversationnels. Il s'intègre facilement aux LLM existants et aux modèles personnalisés via une interface de plugin simple.
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