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Collaborative Tasks

  • uAgents fornece uma estrutura modular para construir agentes autônomos descentralizados de IA capazes de comunicação peer-to-peer, coordenação e aprendizagem.
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    O que é uAgents?
    uAgents é um framework modular em JavaScript que capacita desenvolvedores a construir agentes autônomos e descentralizados de IA capazes de descobrir pares, trocar mensagens, colaborar em tarefas e se adaptar através de aprendizagem. Os agentes comunicam-se por protocolos de gossip baseados em libp2p, registram capacidades via registros on-chain e negociam acordos de nível de serviço usando contratos inteligentes. A biblioteca principal gerencia eventos do ciclo de vida do agente, roteamento de mensagens e comportamentos extensíveis como aprendizagem por reforço e alocação de tarefas de mercado. Por meio de plugins personalizáveis, uAgents pode integrar-se com o ledger da Fetch.ai, APIs externas e redes de oráculos, permitindo que os agentes realizem ações no mundo real, obtenham dados e tomem decisões em ambientes distribuídos sem orquestração centralizada.
  • O Protocolo de Rede de Agentes de IA facilita a comunicação sem costuras entre agentes de IA para uma colaboração aprimorada.
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    O que é Agent Network Protocol?
    O Protocolo de Rede de Agentes de IA é projetado para fomentar a comunicação e a interação entre diferentes agentes de IA, permitindo que eles troquem dados, executem tarefas em colaboração e se adaptem rapidamente às necessidades dos usuários em tempo real. Ele melhora a interoperabilidade e a eficiência, promovendo o compartilhamento dinâmico de tarefas e a otimização de recursos em diversas aplicações, como automação, suporte ao cliente e análise de dados.
  • Uma estrutura de simulação multiagente baseada em Python que permite colaboração, competição e treinamento simultâneo de agentes em ambientes personalizáveis.
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    O que é MultiAgentes?
    MultiAgentes fornece uma arquitetura modular para definir ambientes e agentes, apoiando interações multiagente síncronas e assíncronas. Inclui classes base para ambientes e agentes, cenários pré-definidos para tarefas cooperativas e competitivas, ferramentas para personalizar funções de recompensa, e APIs para comunicação entre agentes e compartilhamento de observações. Utilitários de visualização permitem monitoramento em tempo real de comportamentos dos agentes, enquanto módulos de registro gravam métricas de desempenho para análise. A framework integra-se perfeitamente com bibliotecas de RL compatíveis com Gym, permitindo treinamentos usando algoritmos existentes. É projetado para extensibilidade, permitindo que desenvolvedores adicionem novos templates de ambiente, tipos de agentes e protocolos de comunicação para atender a diferentes necessidades de pesquisa e educação.
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