Outils 에이전트 간 협력 simples et intuitifs

Explorez des solutions 에이전트 간 협력 conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

에이전트 간 협력

  • LiteSwarm orchestre des agents IA légers pour collaborer sur des tâches complexes, permettant des flux de travail modulaires et une automatisation basée sur les données.
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    Qu'est-ce que LiteSwarm ?
    LiteSwarm est un cadre complet d'orchestration d'agents IA conçu pour faciliter la collaboration entre plusieurs agents spécialisés. Les utilisateurs définissent des agents individuels avec des rôles distincts — tels que la récupération de données, l’analyse, la synthèse ou l’appel d’API externes — et les relient dans un flux de travail visuel. LiteSwarm gère la communication entre agents, le stockage mémoire persistant, la récupération d’erreurs et la journalisation. Il supporte l’intégration API, les extensions de code personnalisé et la surveillance en temps réel, permettant aux équipes de prototyper, tester et déployer des solutions multi-agents complexes sans overhead d'ingénierie important.
    Fonctionnalités principales de LiteSwarm
    • Moteur d’orchestration multi-agents
    • Constructeur de workflows visuels Low-Code
    • Modules de mémoire persistante
    • Communication entre agents
    • Intégration d’API externe
    • Surveillance et journalisation en temps réel
  • Met en œuvre un partage de récompenses basé sur la prédiction entre plusieurs agents d'apprentissage par renforcement pour faciliter le développement et l'évaluation de stratégies coopératives.
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    Qu'est-ce que Multiagent-Prediction-Reward ?
    Multiagent-Prediction-Reward est un cadre orienté recherche qui intègre des modèles de prédiction et des mécanismes de distribution des récompenses pour l'apprentissage par renforcement multi-agent. Il comprend des wrappers pour l'environnement, des modules neuronaux pour prévoir les actions des pairs, et une logique de routage des récompenses personnalisable, qui s'adapte aux performances des agents. Le dépôt fournit des fichiers de configuration, scripts d'exemples et tableaux de bord d’évaluation pour exécuter des expériences sur des tâches coopératives. Les utilisateurs peuvent étendre le code pour tester de nouvelles fonctions de récompense, intégrer de nouveaux environnements et benchmarker contre des algorithmes RL multi-agent établis.
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