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concurrent execution

  • Uma biblioteca Go para criar e simular agentes de IA concorrentes com sensores, atuadores e mensagens para ambientes multiagentes complexos.
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    O que é multiagent-golang?
    multiagent-golang fornece uma abordagem estruturada para construir sistemas multiagentes em Go. Introduz uma abstração de Agente onde cada agente pode ser equipado com vários sensores para perceber seu ambiente e atuadores para agir. Os agentes executam de forma concorrente usando goroutines e comunicam-se por canais de mensagem dedicados. O framework também inclui uma camada de simulação de ambiente para lidar com eventos, gerenciar o ciclo de vida do agente e rastrear mudanças de estado. Desenvolvedores podem facilmente estender ou personalizar comportamentos de agentes, configurar parâmetros de simulação e integrar módulos adicionais para registro ou análise. Isso agiliza a criação de simulações escaláveis e concorrentes para pesquisa e prototipagem.
  • Um interpretador baseado em Java para AgentSpeak(L), permitindo que os desenvolvedores criem, executem e gerenciem agentes inteligentes habilitados para BDI.
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    O que é AgentSpeak?
    AgentSpeak é uma implementação de código aberto, baseada em Java, da linguagem de programação AgentSpeak(L), projetada para facilitar a criação e gestão de agentes autônomos BDI (Crença-Desejo-Intenção). Ela possui um ambiente de tempo de execução que analisa o código AgentSpeak(L), mantém as bases de crenças dos agentes, dispara eventos e seleciona e executa planos com base nas crenças e metas atuais. O interpretador suporta execução concorrente de agentes, atualizações dinâmicas de planos e semânticas personalizáveis. Com uma arquitetura modular, os programadores podem estender componentes principais, como seleção de planos e revisão de crenças. AgentSpeak permite que pesquisadores e profissionais de indústria prototypes, simulem e implantem agentes inteligentes em simulações, sistemas IoT e cenários multiagente.
  • Java Action Generic é uma estrutura de agentes baseada em Java que oferece módulos de ação flexíveis e reutilizáveis para construir comportamentos de agentes autônomos.
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    O que é Java Action Generic?
    Java Action Generic é uma biblioteca leve e modular que permite aos desenvolvedores implementar comportamentos de agentes autônomos em Java, definindo ações genéricas. As ações são unidades de trabalho parametrizadas que os agentes podem executar, agendar e compor em tempo de execução. O framework oferece uma interface de ação consistente, permitindo que os desenvolvedores criem ações personalizadas, gerenciem parâmetros de ação e integrem-se à gestão do ciclo de vida do agente LightJason. Com suporte para execução baseada em eventos e concorrência, os agentes podem realizar tarefas como tomada de decisão dinâmica, interação com serviços externos e orquestração de comportamentos complexos. A biblioteca promove reutilizabilidade e design modular, sendo adequada para pesquisas, simulações, IoT e aplicações de IA em jogos em qualquer plataforma suportada por JVM.
  • Rusty Agent é uma estrutura de IA baseada em Rust que possibilita a execução autônoma de tarefas com integração de LLM, orquestração de ferramentas e gerenciamento de memória.
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    O que é Rusty Agent?
    Rusty Agent é uma biblioteca leve, mas poderosa, de Rust projetada para simplificar a criação de agentes de IA autônomos que utilizam grandes modelos de linguagem. Ela introduz abstrações principais como Agentes, Ferramentas e módulos de Memória, permitindo que os desenvolvedores definam integrações de ferramentas personalizadas—por exemplo, clientes HTTP, bancos de conhecimento, calculadoras—e orquestrem conversas de múltiplas etapas programaticamente. Rusty Agent suporta construção dinâmica de prompts, respostas em streaming e armazenamento de memória contextual entre sessões. Ela se integra perfeitamente à API da OpenAI (GPT-3.5/4) e pode ser estendida para outros provedores de LLM. Seus fortes tipos e benefícios de desempenho do Rust garantem execução segura e concorrente de fluxos de trabalho de agentes. Casos de uso incluem análise de dados automatizada, chatbots interativos, pipelines de automação de tarefas e mais—capacitando desenvolvedores Rust a incorporar agentes inteligentes movidos a linguagem em suas aplicações.
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