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  • Gomoku Battle은 개발자가 고모쿠 게임에서 AI 에이전트를 생성, 테스트, 경쟁할 수 있게 하는 Python 프레임워크입니다.
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    Gomoku Battle란?
    Gomoku Battle은 강력한 시뮬레이션 환경을 제공하며, AI 에이전트는 JSON 기반 프로토콜을 따라 보드 상태 업데이트를 받고 이동 결정을 제출합니다. 개발자들은 간단한 Python 인터페이스를 구현하여 맞춤 전략을 통합할 수 있으며, 제공된 샘플 봇을 참고할 수도 있습니다. 내장된 토너먼트 매니저는 라운드로빈 및 제거 방식을 자동으로 스케줄링하며, 상세 로그는 승률, 이동 시간, 게임 이력 등 통계 데이터를 캡처합니다. 결과는 CSV 또는 JSON으로 내보내어 추가 통계 분석에 사용할 수 있습니다. 이 프레임워크는 병렬 실행을 지원하여 대규모 실험을 빠르게 진행할 수 있으며, 사용자 정의 규칙 또는 트레이닝 파이프라인도 확장할 수 있어 연구, 교육, 경쟁 AI 개발에 이상적입니다.
  • 글로벌 디지털 노마드 네트워크의 AI 마케팅 및 무한 디자인 서비스.
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    Invisible란?
    Invisible은 귀사의 프로모션 및 가시성 노력을 향상시키기 위한 최고급 AI 마케팅 및 그래픽 디자인 서비스를 제공합니다. 디지털 노마드 팀과 함께 Invisible은 최신 AI 기술을 활용하여 맞춤형 마케팅 전략을 수립하고, 뛰어난 그래픽 디자인을 제작하며, 역동적인 웹 페이지를 만듭니다. 이 종합 서비스는 귀사가 경쟁적인 환경에서 두각을 나타낼 수 있도록 보장합니다.
  • 강화학습을 이용하여 포켓몬 배틀을 플레이하는 AI 에이전트의 개발과 훈련을 지원하는 파이썬 프레임워크입니다.
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    Poke-Env란?
    Poke-Env는 포켓몬 쇼다운 배틀용 AI 에이전트의 생성과 평가를 간소화하기 위해 설계된 포괄적인 파이썬 인터페이스를 제공합니다. 서버와의 통신, 게임 상태 데이터 파싱, 이벤트 기반 아키텍처를 통해 턴별 행동 관리를 수행합니다. 사용자는 리인포스먼트 러닝이나 휴리스틱 알고리즘을 이용한 맞춤 전략 구현을 위해 기본 플레이어 클래스를 확장할 수 있습니다. 이 프레임워크는 배틀 시뮬레이션, 병렬 매치업, 행동, 보상, 결과 등에 대한 상세 로그 기록을 지원하며, 낮은 수준의 네트워킹 및 파싱 작업을 추상화하여 AI 연구자와 개발자가 알고리즘 설계, 성능 최적화, 전략 벤치마킹에 집중할 수 있게 합니다.
  • 환상 팀을 쉽게 동기화하고 맞춤형 조언을 받으세요.
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    Team Sync란?
    Team Sync는 자동으로 환상 리그 로스터와 점수 설정을 가져와 팀을 효과적으로 관리하는 데 도움이 되는 맞춤형 조언을 제공하는 혁신적인 플랫폼입니다. NFL, NBA, MLB 등 다양한 리그를 지원합니다. ESPN, Yahoo 및 CBS와 같은 인기 환상 플랫폼에 연결하여 모든 리그를 한 곳에서 동기화하고, 맞춤형 도구를 받으며, 실시간 업데이트 및 분석으로 게임 전략을 향상시킬 수 있습니다. 이는 리그를 지배하려는 진지한 환상 플레이어에게 매우 소중한 자원입니다.
  • EthLisbon은 이더리움에서 분산 거래, 입찰 및 경매 관리를 위한 자율 경제 에이전트 프레임워크입니다.
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    EthLisbon란?
    EthLisbon은 이더리움 스마트 계약과 상호작용하여 자동으로 경매, 입찰, 거래를 수행하는 준비된 자율 에이전트 구조를 제공합니다. 온체인 이벤트를 듣고, 오프체인 데이터 피드를 처리하며, 구성이 가능한 파라미터에 따라 맞춤 전략을 실행합니다. 모듈식 코드베이스는 개발자가 기술을 확장하고, 추가 오라클을 통합하며, 여러 에이전트 인스턴스를 배포할 수 있게 합니다. 재시도 및 상태 관리 메커니즘은 복원력을 보장하며, 내장된 로깅 및 모니터링 도구는 실시간으로 에이전트 운영 상황을 보여줍니다.
  • 사용자 정의 도메인에서 협상을 자율적으로 평가, 제안, 종료하는 LLM 기반의 Python 프레임워크입니다.
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    negotiation_agent란?
    negotiation_agent는 GPT와 유사한 모델로 구동되는 자율 협상 봇을 구축하기 위한 모듈형 툴킷입니다. 개발자는 항목, 선호도, 유틸리티 함수를 정의하여 에이전트 목표를 모델링할 수 있으며, 사전 정의된 에이전트 템플릿을 사용하거나 맞춤 전략을 통합할 수 있습니다. 제안 생성, 역제안 평가, 수락 결정, 거래 종료를 지원하며, 표준화된 프로토콜로 대화 흐름을 관리하고, 토너먼트 형 실험을 위한 배치 시뮬레이션과 합의율, 유틸리티 향상, 공정성 점수와 같은 성과 지표를 계산합니다. 오픈 아키텍처를 통해 기본 LLM 백엔드 교체 및 플러그인을 통한 에이전트 논리 확장도 가능합니다. negotiation_agent를 통해 팀은 전자상거래, 연구, 교육 환경에서 자동화된 교섭 솔루션을 빠르게 프로토타입하고 평가할 수 있습니다.
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