초보자 친화적 사용자 정의 에이전트 행동 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 사용자 정의 에이전트 행동 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

사용자 정의 에이전트 행동

  • 이 Java 기반 에이전트 프레임워크는 개발자가 사용자 정의 가능한 에이전트를 생성하고 메시징, 라이프사이클, 행동을 관리하며 다중 에이전트 시스템을 시뮬레이션할 수 있게 해줍니다.
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    JASA란?
    JASA는 다중 에이전트 시스템 시뮬레이션을 구축하고 실행하는 데 필요한 포괄적인 Java 라이브러리 세트를 제공합니다. 에이전트 생명주기 관리, 이벤트 스케줄링, 비동기 메시지 전달, 환경 모델링을 지원합니다. 개발자는 핵심 클래스를 확장하여 맞춤 행동을 구현하고, 외부 데이터 소스를 통합하며 시뮬레이션 결과를 시각화할 수 있습니다. 모듈형 설계와 명확한 API 문서화는 신속한 프로토타이핑과 확장성을 용이하게 하여 학술 연구, 교육 및 에이전트 기반 모델링의 개념 증명에 적합합니다.
  • Mesa를 사용한 상호작용형 에이전트 기반 생태계 시뮬레이션으로, 포식자와 피식자의 개체군 역학을 시각화 및 매개변수 제어와 함께 모델링합니다.
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    Mesa Predator-Prey Model란?
    Mesa 포식자-피식자 모델은 고전적인 Lotka-Volterra 포식자-피식자 시스템을 오픈 소스 파이썬 구현으로, Mesa의 에이전트 기반 모델링 프레임워크 위에 구축되어 있습니다. 개별 포식자와 피식자 에이전트는 격자 위에서 이동하고 상호작용하며, 피식자는 번식하고 포식자는 먹이를 사냥하여 생존합니다. 사용자는 초기 개체군, 번식 확률, 에너지 소비 및 기타 환경 매개변수를 웹 인터페이스를 통해 구성할 수 있습니다. 이 시뮬레이션은 히트맵과 개체군 곡선을 포함한 실시간 시각화와 함께, 실행 후 데이터를 로그로 기록하여 분석에 활용할 수 있습니다. 연구자, 교육자, 학생들은 에이전트 행동을 맞춤화하거나 새로운 종을 추가하거나 복잡한 생태 규칙을 통합하여 모델을 확장할 수 있습니다. 이 프로젝트는 간편한 사용, 빠른 프로토타이핑 및 출현하는 생태 역학에 대한 교육적 데모를 목적으로 설계되었습니다.
  • 센서, 액추에이터, 메시징을 갖춘 동시 AI 에이전트를 생성하고 시뮬레이션하는 Go 라이브러리로 복잡한 다중 에이전트 환경에 적합합니다.
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    multiagent-golang란?
    multiagent-golang은 Go에서 다중 에이전트 시스템을 구축하는 구조화된 방법을 제공합니다. 각 에이전트는 환경을 인지하는 센서와 행동을 취하는 액추에이터를 갖춘 Agent 추상화를 도입합니다. 에이전트는 Go 루틴을 사용하여 동시 실행되며, 전용 메시징 채널로 통신합니다. 이 프레임워크에는 이벤트 처리, 에이전트 생애주기 관리, 상태 변경 추적 등을 위한 환경 시뮬레이션 계층도 포함되어 있습니다. 개발자는 에이전트 행동을 쉽게 확장하거나 사용자 지정하고, 시뮬레이션 매개변수 구성 및 로그 또는 분석 모듈을 통합할 수 있습니다. 이를 통해 연구 및 프로토타입 개발을 위한 확장 가능하고 동시적인 시뮬레이션을 용이하게 만듭니다.
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