멀티 에이전트 로봇 시스템 프로젝트는 협력 로봇 팀 개발, 시뮬레이션 및 배포를 위한 모듈형 파이썬 플랫폼을 제공합니다. 핵심적으로 분산 제어 전략을 구현하여 로봇이 상태 정보를 공유하고 중앙 조율자 없이 공동으로 작업을 할당할 수 있게 합니다. 경로 계획, 충돌 방지, 환경 매핑 및 동적 작업 스케줄링을 위한 내장 모듈을 포함하고 있습니다. 개발자는 제공된 인터페이스를 확장하여 새로운 알고리즘을 통합하고, 구성 파일을 통해 통신 프로토콜을 조정하며, 시뮬레이션 환경에서 로봇 상호 작용을 시각화할 수 있습니다. ROS와 호환되며, 시뮬레이션에서 실제 하드웨어 배포로의 원활한 전환을 지원합니다. 이 프레임워크는 군집 행동, 협력적 탐사 및 창고 자동화 실험을 위한 재사용 가능한 구성 요소를 제공하여 연구를 가속화합니다.

Agent Supervisor Demonstrates 저장소는 조정된 워크플로우에서 여러 자율 AI 에이전트를 오케스트레이션하는 방법을 보여줍니다. Python으로 작성된 이 프레임워크는 작업 배포, 에이전트 상태 모니터링, 실패 처리, 응답 집계를 위한 Supervisor 클래스를 정의하고 있습니다. 기본 에이전트 클래스를 확장하거나 다양한 모델 API를 연결하고 일정 정책을 구성할 수 있습니다. 활동을 기록하여 감사, 병렬 실행을 지원하며, 사용자 맞춤화와 대규모 AI 시스템 통합을 위한 모듈식 설계를 제공합니다.

ScheduleAI는 첨단 AI 알고리즘을 활용하여 스케줄링 작업을 자동화합니다. 약속 예약부터 일일 일정 최적화까지 이 도구는 회의 관리를 간편하게 만들기 위한 것입니다. 다양한 비즈니스 플랫폼과 원활하게 통합되어 모든 스케줄링 요구 사항이 한 곳에서 충족됩니다. 스마트 알림, 동적 일정 조정 및 실시간 업데이트와 같은 기능의 혜택을 누리세요.

Sentient는 비플레이어 캐릭터와 가상 인물을 지원하는 상태 유지 AI 에이전트 플랫폼입니다. 이벤트를 기록하는 메모리 시스템, 다단계 행동을 계획하는 목표 스케줄러 엔진, 자연스러운 대화를 위한 대화 인터페이스를 갖추고 있습니다. 개발자는 커스터마이징 가능한 특성, 목표, 지식 기반으로 페르소나를 구성할 수 있습니다. Sentient의 SDK와 API는 Unity, Unreal, JavaScript, Node.js를 지원하며, 클라우드 또는 사내 환경에 원활하게 통합되어 몰입형 인터랙티브 디지털 경험을 제공합니다.