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Ferramentas filtrage de messages para todas as ocasiões

Obtenha soluções filtrage de messages flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

filtrage de messages

  • Two-Way Agent Communication using JADE

    Uma demonstração de comunicação multiagente baseada em Java usando JADE, apresentando interação bidirecional, análise de mensagens e coordenação de agentes.
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    O que é Two-Way Agent Communication using JADE?
    Este repositório oferece uma demonstração prática de comunicação bidirecional entre agentes baseados na estrutura JADE. Inclui exemplos de classes Java que mostram a configuração de agentes, criação de mensagens compatíveis com FIPA-ACL e manejo de comportamentos assíncronos. Os desenvolvedores podem estudar como o Agente A envia um REQUEST, o Agente B processa a solicitação e retorna uma mensagem INFORM. O código demonstra o registro de agentes no Facilitador de Diretórios, uso de comportamentos cíclicos e pontuais, aplicação de modelos de mensagens para filtragem e registro de sequência de conversas. É um ponto de partida ideal para prototipagem de fluxos de troca de agentes, protocolos personalizados ou integração de agentes JADE em sistemas maiores de IA distribuída.
    Recursos Principais do Two-Way Agent Communication using JADE
    • Troca de mensagens REQUEST e INFORM compatível com FIPA-ACL
    • Registro de agentes com o Facilitador de Diretórios
    • Padrões de comportamento cyclic e one-shot
    • Filtragem por modelos de mensagens
    • Registro de conversas via console

  • AgentMesh

    AgentMesh orquestra múltiplos agentes de IA em Python, permitindo fluxos de trabalho assíncronos e pipelines de tarefas especializadas usando uma rede mesh.
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    O que é AgentMesh?
    AgentMesh fornece uma infraestrutura modular para desenvolvedores criarem redes de agentes de IA, cada um focado em uma tarefa ou domínio específico. Os agentes podem ser descobertos e registrados dinamicamente em tempo de execução, trocar mensagens assíncronas e seguir regras de roteamento configuráveis. A estrutura lida com tentativas de reconexão, fallback e recuperação de erros, permitindo pipelines multi-agente para processamento de dados, suporte à decisão ou casos de uso conversacionais. Integra facilmente com modelos LLM existentes e modelos personalizados via uma interface de plugins simples.
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