Java-Action-Storage는 멀티 에이전트 시스템이 모든 에이전트 결정과 행동을 원활하게 기록하도록 하는 특수 LightJason 모듈입니다. 플러그 가능한 저장소 백엔드, 비동기 로깅, 동시 쓰기 및 검색 기능을 지원하여 분석 및 재생을 가능하게 합니다. 개발자들은 이를 LightJason 에이전트에 통합하여 행동 감사, 상태 전이 영속화, 디버깅 또는 분산 AI 에이전트 애플리케이션 내의 과거 분석을 용이하게 할 수 있습니다.
이 도구 홍보하기
이 도구 업데이트하기
Java-Action-Storage
Java-Action-Storage는 멀티 에이전트 시스템이 모든 에이전트 결정과 행동을 원활하게 기록하도록 하는 특수 LightJason 모듈입니다. 플러그 가능한 저장소 백엔드, 비동기 로깅, 동시 쓰기 및 검색 기능을 지원하여 분석 및 재생을 가능하게 합니다. 개발자들은 이를 LightJason 에이전트에 통합하여 행동 감사, 상태 전이 영속화, 디버깅 또는 분산 AI 에이전트 애플리케이션 내의 과거 분석을 용이하게 할 수 있습니다.
추천
Java-Action-Storage란?
Java-Action-Storage는 에이전트 행동의 종단 간 영속성을 처리하기 위해 설계된 LightJason 멀티 에이전트 프레임워크의 핵심 구성 요소입니다. 일반적인 ActionStorage 인터페이스를 정의하고, 인기 있는 데이터베이스와 파일 시스템용 어댑터를 갖추었으며, 비동기 및 배치 쓰기를 지원하고, 여러 에이전트로부터의 동시 액세스를 관리합니다. 사용자들은 저장 전략을 구성하고, 과거 행동 로그를 질의하며, 시퀀스를 재생하여 시스템 행동을 감사하거나 실패 후 에이전트 상태를 복구할 수 있습니다. 이 모듈은 간단한 의존성 주입을 통해 통합되어 자바 기반 AI 프로젝트에 빠르게 채택할 수 있습니다.
Java-Action-Storage을 사용할 사람은?
- 멀티 에이전트 시스템 개발자
- 에이전트 기반 모델링 AI 연구원
- LightJason을 사용하는 소프트웨어 엔지니어
- 분산 시뮬레이션을 구축하는 학자
Java-Action-Storage 사용 방법은?
- 1단계: Maven 또는 Gradle 의존성을 LightJason 프로젝트에 추가합니다.
- 2단계: application.yml에서 저장소 백엔드(JDBC, Mongo, 파일 등)를 구성합니다.
- 3단계: ActionStorage 서비스를 에이전트 클래스에 주입합니다.
- 4단계: 에이전트 동작 내에서 storage.log(action)을 호출하여 행동을 기록합니다.
- 5단계: storage.query(criteria) 또는 replay()를 사용하여 기록된 행동을 검색 및 분석합니다.
플랫폼
- mac
- windows
- linux
Java-Action-Storage의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 플러그인 가능 저장소 백엔드 어댑터 (JDBC, MongoDB, 파일)
- 비동기 및 배치 행동 기록
- 여러 에이전트의 동시 쓰기 지원
- 역사적 행동 질의 및 재생 API
- 의존성 주입을 통한 간단한 통합
장점
- 포괄적인 에이전트 행동 감사 기록
- 디버깅 및 오류 복구 향상
- 유연한 영속성 전략
- 비동기 쓰기와 확장성 높은 성능
- 분석 및 규정 준수 보고 강화
Java-Action-Storage의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 분산 시뮬레이션에서 의사결정 시퀀스 감사
- 저장된 행동 재생을 통한 에이전트 작업 흐름 디버깅
- 결함 허용을 위한 상태 전이 영속화
- 이력 에이전트 성능 지표 분석
- 기업 시스템 내 사용자-에이전트 인터랙션 기록
Java-Action-Storage의 자주 묻는 질문
Java-Action-Storage 회사 정보
Java-Action-Storage 리뷰
5/5
Java-Action-Storage의 주요 경쟁자와 대안은?
- Jadex Storage Module
- JADE Persistence Service
- SARL Action Logger
- Custom BDI framework logging extensions
당신은 또한 좋아할 수 있습니다：
1.5M
14.58% AI 디자인 에이전트가 워크플로우를 자동화하여 이미지, 비디오, 3D 모델을 최대 10배 빠르게 생성합니다.
77.6K
18.77% Flowith는 무료 🍌Nano Banana Pro 및 기타 효과적인 모델을 제공하는 캔버스 기반 에이전트 워크스페이스입니다...
594
100.00% Phoenix AI Assistant는 지능형 자동화 및 개인화된 지원을 통해 작업을 간소화하는 데 도움을 줍니다.
--
다중 에이전트 시뮬레이션을 위한 플록킹 알고리즘을 구현하는 Python 기반 프레임워크로, AI 에이전트들이 동적으로 협력하고 내비게이션할 수 있도록 합니다.
--
리트리벌 강화 생성, 벡터 데이터베이스 지원, 도구 통합 및 맞춤형 워크플로우를 갖춘 자율형 LLM 에이전트를 가능하게 하는 오픈소스 프레임워크입니다.
--
Pipe Pilot은 LLM 기반 에이전트 파이프라인을 조율하는 Python 프레임워크로, 복잡한 다중 단계 AI 워크플로우를 쉽게 구현할 수 있습니다.
--
구글 Gemini의 추론 및 도구 사용 능력을 활용하여 AI 에이전트를 구축하기 위한 실용적인 코드 레시피를 제공하는 오픈소스 저장소입니다.
--
RModel은 고급 대화형 및 작업 기반 애플리케이션을 위해 LLM, 도구 통합, 메모리를 조율하는 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크입니다.
--
시뮬레이션에서 자율주행 협력 조정을 위한 협력형 다중 에이전트 강화학습을 구현하는 오픈소스 프레임워크입니다.
--
도구 실행 및 메모리 지원 기능이 포함된 LLM 에이전트 구축용 Flet 기반 인터랙티브 채팅 UI를 갖춘 Python 라이브러리.
--
Agentic Workflow는 복잡한 자동화 작업을 위한 다중 에이전트 AI 워크플로우를 설계, 조율 및 관리하는 Python 프레임워크입니다.
--
SmolAgents를 보여주는 GitHub 데모로, 툴 통합이 가능한 가벼운 Python 프레임워크로 LLM 기반 다중 에이전트 작업 흐름을 조율합니다.
--
YAML과 유사한 사양을 사용하여 선언적으로 AI 에이전트 워크플로우를 쉽게 정의하고 실행할 수 있는 Python 프레임워크입니다.
245.5K
32.47% 모델 컨텍스트 프로토콜을 구현하는 파이썬 기반 프레임워크로, 사용자 정의 도구가 포함된 AI 에이전트 서버를 구축하고 실행합니다.
--
LangGraph는 Python 개발자가 모듈식 그래프 기반 파이프라인을 사용하여 맞춤형 AI 에이전트 워크플로우를 구축하고 오케스트레이션할 수 있도록 합니다.
--
기존 OpenAI Python SDK 인터페이스를 통해 Anthropic Claude API를 원활하게 호출할 수 있게 하는 Python 래퍼입니다.
--
Agent Adapters는 LLM 기반 에이전트를 다양한 외부 프레임워크 및 도구와 원활하게 통합할 수 있도록 플러그 가능 미들웨어를 제공합니다.