Ferramentas comportements d'agents para todas as ocasiões

Obtenha soluções comportements d'agents flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

comportements d'agents

  • AgentSimulation é uma estrutura Python para simulação de agentes autônomos 2D em tempo real, com comportamentos de direção personalizáveis.
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    O que é AgentSimulation?
    AgentSimulation é uma biblioteca Python de código aberto construída sobre Pygame para simular múltiplos agentes autônomos em um ambiente 2D. Permite que os usuários configurem propriedades do agente, comportamentos de direção (buscar, fugir, vagar), detecção de colisões, busca de caminhos e regras interativas. Com renderização em tempo real e design modular, suporta prototipagem rápida, simulações educativas e pesquisa em pequena escala em inteligência de enxame ou interações multi-agentes.
    Recursos Principais do AgentSimulation
    • Múltiplos comportamentos de direção (buscar, fugir, chegar, vagar)
    • Atributos do agente personalizáveis (velocidade, aceleração)
    • Evitamento de obstáculos e colisões
    • Visualização 2D em tempo real com Pygame
    • Regras de interação e ambiente modulares
  • Agentic-AI é uma estrutura Python que permite agentes de IA autônomos planejarem, executarem tarefas, gerenciarem memória e integrarem ferramentas personalizadas usando LLMs.
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    O que é Agentic-AI?
    Agentic-AI é uma estrutura Python de código aberto que simplifica a construção de agentes autônomos utilizando grandes modelos de linguagem como OpenAI GPT. Ela oferece módulos principais para planejamento de tarefas, persistência de memória e integração de ferramentas, permitindo que os agentes decomponham metas de alto nível em etapas executáveis. A estrutura suporta plugins de ferramentas personalizadas — APIs, raspagem de web, consultas a bancos de dados — permitindo que os agentes interajam com sistemas externos. Possui um motor de raciocínio em cadeia que coordena os ciclos de planejamento e execução, recuperações de memória contextuais e tomada de decisão dinâmica. Os desenvolvedores podem facilmente configurar comportamentos do agente, monitorar registros de ações e estender funcionalidades, alcançando automação escalável e adaptável por IA para diversas aplicações.
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