초보자 친화적 Совместные задачи 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 Совместные задачи 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

Совместные задачи

  • 사용자 정의 환경에서 동시 다중 에이전트 협력, 경쟁 및 훈련을 가능하게 하는 Python 기반 멀티 에이전트 시뮬레이션 프레임워크입니다.
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    MultiAgentes란?
    MultiAgentes는 환경과 에이전트 정의를 위한 모듈식 아키텍처를 제공하며, 동기 및 비동기 멀티 에이전트 상호 작용을 지원합니다. 환경과 에이전트용 기본 클래스, 협력 및 경쟁 작업용 사전 정의된 시나리오, 보상 함수 사용자 지정 도구, 에이전트 간 메시징 및 관찰 공유를 위한 API를 포함합니다. 시각화 유틸리티는 에이전트 행동을 실시간으로 모니터링할 수 있으며, 로깅 모듈은 성능 메트릭을 기록하여 분석합니다. 이 프레임워크는 Gym 호환 강화 학습 라이브러리와 원활하게 통합되어 기존 알고리즘을 사용한 에이전트 훈련이 가능합니다. 확장성을 고려하여 개발자가 새로운 환경 템플릿, 에이전트 유형 및 통신 프로토콜을 추가할 수 있으며, 다양한 연구 및 교육 용도에 적합합니다.
  • AI 에이전트 네트워크 프로토콜은 AI 에이전트 간의 원활한 커뮤니케이션을 촉진하여 협업을 강화합니다.
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    Agent Network Protocol란?
    AI 에이전트 네트워크 프로토콜은 다양한 AI 에이전트 간의 커뮤니케이션과 상호작용을 촉진하도록 설계되어 데이터를 교환하고 협업하여 작업을 수행하며 사용자의 요구사항에 실시간으로 적응할 수 있도록 합니다. 이는 상호 운용성과 효율성을 향상시켜 자동화, 고객 지원 및 데이터 분석과 같은 다양한 응용 분야에서의 동적 작업 공유 및 리소스 최적화를 촉진합니다.
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