Aeiva는 에이전트 행동, 환경 동역학 및 상호작용 프로토콜을 정의하는 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 인기 있는 강화 학습 라이브러리와 통합되며, 실시간 시각화 대시보드와 토너먼트 스타일 벤치마킹을 지원합니다. 개발자는 신속하게 프로토타입을 생성하고, 협력 또는 경쟁적 다중 에이전트 시나리오를 조정하며, 다양한 에이전트 집단 간 전략을 비교할 수 있습니다. 확장 가능한 플러그인과 직관적인 Python API를 통해 Aeiva는 자율 에이전트 응용 분야의 연구와 제품 개발을 가속화합니다.
Aeiva는 에이전트 행동, 환경 동역학 및 상호작용 프로토콜을 정의하는 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 인기 있는 강화 학습 라이브러리와 통합되며, 실시간 시각화 대시보드와 토너먼트 스타일 벤치마킹을 지원합니다. 개발자는 신속하게 프로토타입을 생성하고, 협력 또는 경쟁적 다중 에이전트 시나리오를 조정하며, 다양한 에이전트 집단 간 전략을 비교할 수 있습니다. 확장 가능한 플러그인과 직관적인 Python API를 통해 Aeiva는 자율 에이전트 응용 분야의 연구와 제품 개발을 가속화합니다.
Aeiva는 유연한 시뮬레이션 환경 내에서 자율 AI 에이전트를 생성, 배치 및 평가할 수 있는 개발자 중심 플랫폼입니다. 환경 정의를 위한 플러그인 기반 엔진, 에이전트 결정 루프를 사용자 정의하는 직관적 API, 성능 분석을 위한 내장 메트릭 수집 기능을 갖추고 있습니다. 이 프레임워크는 OpenAI Gym, PyTorch, TensorFlow와의 통합을 지원하며, 라이브 시뮬레이션을 모니터링하는 실시간 웹 UI도 제공합니다. Aeiva의 벤치마킹 도구를 사용하면 에이전트 토너먼트를 조직하고, 결과를 기록하며, 행동을 시각화하여 전략을 미세 조정하고 다중 에이전트 AI 연구를 가속화할 수 있습니다.