Outils 환경 구성 simples et intuitifs

Explorez des solutions 환경 구성 conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

환경 구성

  • AI Engineer DevTools est un toolkit CLI offrant des scaffolds, génération de code, tests, déploiement et surveillance pour les agents IA.
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    Qu'est-ce que AI Engineer DevTools ?
    AI Engineer DevTools est un ensemble d'outils complet pour les développeurs, simplifiant la construction et la maintenance des agents IA. Il propose une ligne de commande pour le scaffolding de la structure du projet, la génération de code pour les modèles standards d'agents, les scripts de configuration d'environnement, des frameworks de test intégrés, des exemples de pipelines CI/CD, l'automatisation du déploiement et la surveillance. En réduisant le code boilerplate et en appliquant les meilleures pratiques, il assure cohérence, fiabilité et itérations rapides dans les projets d'agents IA en phases de développement et de production.
    Fonctionnalités principales de AI Engineer DevTools
    • Scaffolding pour agents IA
    • Modèles de génération de code personnalisables
    • Configuration d'environnement et gestion des dépendances
    • Intégration des tests automatisés
    • Exemples de pipelines CI/CD
    • Scripts et configurations de déploiement
    • Configuration de la surveillance et de la journalisation
  • Un cadre d'apprentissage par renforcement multi-agent open-source pour la conduite autonome coopérative en scénarios de trafic.
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    Qu'est-ce que AutoDRIVE Cooperative MARL ?
    AutoDRIVE Cooperative MARL est un cadre open-source conçu pour entraîner et déployer des politiques d'apprentissage par renforcement multi-agent coopératif (MARL) pour des tâches de conduite autonome. Il s'intègre avec des simulateurs réalistes pour modéliser des scénarios de trafic tels que les intersections, le convoi sur autoroute et la fusion. Le cadre implémente une formation centralisée avec une exécution décentralisée, permettant aux véhicules d'apprendre des politiques partagées pour maximiser l'efficacité et la sécurité globales du trafic. Les utilisateurs peuvent configurer les paramètres de l’environnement, choisir parmi des algorithmes MARL de base, visualiser la progression de l'apprentissage et évaluer la coordination des agents.
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