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  • Java-Action-Storage é um módulo LightJason que registra, armazena e recupera ações de agentes para aplicações multiagente distribuídas.
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    O que é Java-Action-Storage?
    Java-Action-Storage é um componente central do framework multiagente LightJason, projetado para gerenciar a persistência ponta a ponta das ações do agente. Define uma interface ActionStorage genérica com adaptadores para bancos de dados populares e sistemas de arquivos, suporta gravações assíncronas e em lote, e gerencia acessos concorrentes de múltiplos agentes. Os usuários podem configurar estratégias de armazenamento, consultar logs históricos de ações e reproduzir sequências para auditoria do sistema ou recuperação de estados do agente após falhas. O módulo se integra via injeção de dependências simples, permitindo rápida adoção em projetos de IA baseados em Java.
    Recursos Principais do Java-Action-Storage
    • Adaptadores de backend de armazenamento plugáveis (JDBC, MongoDB, arquivo)
    • Registro assíncrono e em lote de ações
    • Suporte a gravações concorrentes de múltiplos agentes
    • API de consulta e reprodução de ações históricas
    • Integração simples via injeção de dependências
  • Pits and Orbs oferece um ambiente de mundo em grade multi-agente onde os agentes de IA evitam armadilhas, coletam orbes e competem em cenários baseados em turnos.
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    O que é Pits and Orbs?
    Pits and Orbs é um ambiente de aprendizado por reforço de código aberto implementado em Python, oferecendo um mundo em grade multi-agente baseado em turnos onde os agentes perseguem objetivos e enfrentam perigos ambientais. Cada agente deve navegar por uma grade personalizável, evitar poços colocados aleatoriamente que penalizam ou encerram episódios, e coletar orbes para recompensas positivas. O ambiente suporta modos competitivos e cooperativos, permitindo aos pesquisadores explorar cenários de aprendizado variados. Sua API simples se integra facilmente com bibliotecas populares de RL, como Stable Baselines ou RLlib. Recursos principais incluem dimensões ajustáveis da grade, distribuições dinâmicas de poços e orbes, estruturas de recompensa configuráveis e registro opcional para análise de treinamento.
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