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conception du comportement des agents

  • Uma estrutura de sistema multiagente de código aberto baseada em Java que implementa comportamentos, comunicação e coordenação de agentes para resolução distribuída de problemas.
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    O que é Multi-Agent Systems?
    Sistemas Multi-Agentes foi projetado para simplificar a criação, configuração e execução de arquiteturas de agentes distribuídos. Os desenvolvedores podem definir comportamentos de agentes, ontologias de comunicação e descrições de serviços dentro de classes Java. A estrutura gerencia a configuração de containers, transporte de mensagens e ciclo de vida dos agentes. Baseado nos protocolos padrão FIPA, suporta negociação peer-to-peer, planejamento colaborativo e extensão modular. Os usuários podem executar, monitorar e depurar cenários multiagente em uma única máquina ou em hosts conectados em rede, tornando-se ideal para pesquisa, educação e implantações de pequena escala.
    Recursos Principais do Multi-Agent Systems
    • Estrutura de agentes baseada em Java
    • Comunicação entre agentes compatível com FIPA
    • Suporte a comportamentos e ontologias
    • Gerenciamento de containers e plataformas
    • Cenários de múltiplos agentes de exemplo
  • Leap AI é uma estrutura de código aberto para criar agentes de IA que lidam com chamadas de API, chatbots, geração de música e tarefas de codificação.
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    O que é Leap AI?
    Leap AI é uma plataforma e estrutura de código aberto projetada para simplificar a criação de agentes movidos por IA em várias áreas. Com sua arquitetura modular, os desenvolvedores podem montar componentes para integração de API, chatbots conversacionais, composição musical e assistência de codificação inteligente. Usando conectores predefinidos, os agentes Leap AI podem chamar serviços RESTful externos, processar e responder às entradas dos usuários, gerar faixas musicais originais e sugerir trechos de código em tempo real. Construída com bibliotecas populares de aprendizado de máquina, ela suporta integração de modelos personalizados, registro e monitoramento. Os usuários podem definir o comportamento do agente por meio de arquivos de configuração ou estender a funcionalidade com plugins em JavaScript ou Python. A implantação é simplificada via contêineres Docker, funções sem servidor ou serviços em nuvem. Leap AI acelera a prototipagem e produção de agentes de IA para diversos casos de uso.
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