초보자 친화적 Multi-Agenten-Kollaboration 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 Multi-Agenten-Kollaboration 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

Multi-Agenten-Kollaboration

  • Local-Super-Agents는 개발자가 사용자의 커스터마이징 도구와 메모리 관리를 갖춘 자율형 AI 에이전트를 로컬 환경에서 구축하고 실행할 수 있도록 합니다.
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    Local-Super-Agents란?
    Local-Super-Agents는 완전히 로컬에서 작동하는 자율 AI 에이전트를 제작하는 데 적합한 Python 기반 플랫폼입니다. 메모리 저장, API 통합 툴킷, LLM 적응기, 에이전트 오케스트레이션 등 모듈식 구성 요소를 포함하고 있습니다. 사용자들은 커스텀 작업 에이전트를 정의하고, 행동 체인을 연결하며, 샌드박스 환경 내에서 다중 에이전트 협력을 시뮬레이션할 수 있습니다. CLI 도구, 사전 설정된 템플릿 및 확장 가능 모듈을 통해 복잡한 설정을 추상화하며, 클라우드 종속성을 제거해 데이터 프라이버시와 리소스 제어를 유지합니다. 플러그인 시스템은 웹 크롤러, 데이터베이스 커넥터, 사용자 정의 Python 함수의 통합을 지원하여, 자율 연구, 데이터 추출 및 로컬 자동화와 같은 작업 흐름을 강화합니다.
    Local-Super-Agents 핵심 기능
    • 로컬 에이전트 오케스트레이션
    • 메모리 관리 모듈
    • 맞춤형 도구 통합
    • 멀티 에이전트 협력
    • Python SDK 및 CLI
    • 확장 가능한 플러그인 시스템
    • 로컬 LLM 대응기 지원
  • 확장 가능한 협력적 의사 결정 및 환경 탐색 작업을 위한 출현 언어 기반 통신을 가능하게 하는 오픈 소스 다중 에이전트 프레임워크입니다.
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    multi_agent_celar란?
    multi_agent_celar는 시뮬레이션 환경에서 여러 지능형 에이전트 간의 출현 언어 통신을 가능하게 하는 모듈식 AI 플랫폼입니다. 사용자는 정책 파일을 통해 에이전트 행동을 정의하고, 환경 매개변수를 구성하며, 에이전트가 협력 과제를 해결하기 위해 자체 통신 프로토콜을 발전시키는 조정된 훈련 세션을 실행할 수 있습니다. 이 프레임워크는 평가 스크립트, 시각화 도구 및 확장 가능한 실험 지원을 포함하여, 다중 에이전트 협업, 출현 언어, 의사 결정 과정에 관한 연구에 이상적입니다.
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