초보자 친화적 協力エージェント 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 協力エージェント 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

協力エージェント

  • 자율 에이전트가 동적으로 협상하고 작업을 할당할 수 있도록 하는 Java 기반의 Contract Net Protocol 구현. 다중 에이전트 시스템에서의 조정을 지원합니다.
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    Contract Net Protocol란?
    이 리포지토리는 FIPA Contract Net 상호작용 프로토콜의 완전한 Java 구현을 제공합니다. 개발자는 관리 에이전트와 계약 에이전트를 생성하여 CFP, 제안, 수락, 거절 등을 에이전트 통신 채널을 통해 교환할 수 있습니다. 주요 모듈에는 작업 브로드캐스팅, 입찰 수집, 사용자 지정 기준에 따른 제안 평가, 계약 수여, 실행 상태 모니터링이 포함되며, 연구 시뮬레이션, 산업 스케줄링, 로봇 협력 등에 활용할 수 있습니다.
    Contract Net Protocol 핵심 기능
    • 제안 요청(CFP) 방송
    • 입찰 제출 및 수집
    • 커스터마이징 가능한 기준을 통한 제안 평가
    • 동적 작업 할당 및 계약 수여
    • FIPA ACL 메시지 통한 에이전트 통신
  • 협력적이고 경쟁적인 AI 에이전트 환경 개발 및 시뮬레이션을 위한 Python 기반 다중 에이전트 강화 학습 프레임워크입니다.
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    Multiagent_system란?
    Multiagent_system은 다중 에이전트 환경을 구축하고 관리하기 위한 종합 도구 키트를 제공합니다. 사용자는 맞춤형 시뮬레이션 시나리오를 정의하고, 에이전트 행동을 지정하며, DQN, PPO, MADDPG와 같은 사전 구현된 알고리즘을 활용할 수 있습니다. 이 프레임워크는 동기식 및 비동기식 훈련을 지원하여 에이전트가 병행 또는 차례로 상호작용할 수 있게 합니다. 내장된 통신 모듈은 협력 전략을 위한 메시지 전달을 용이하게 하며, YAML 파일로 실험 구성을 간소화하며, 결과는 CSV 또는 TensorBoard에 자동 기록됩니다. 시각화 스크립트는 에이전트 궤적, 보상 변화, 통신 패턴의 해석을 돕습니다. 연구와 프로덕션 워크플로우를 위해 설계된 Multiagent_system은 싱글 머신 프로토타입부터 GPU 클러스터의 분산 훈련까지 원활하게 확장됩니다.
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