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JADE фреймворк

  • 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
  • Uma simulação de futebol multiagente usando JADE, onde agentes de IA coordenam-se para competir em partidas de futebol de forma autônoma.
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    O que é AI Football Cup in Java JADE Environment?
    A Copa de Futebol AI em um ambiente Java JADE é uma demonstração de código aberto que aproveita o Framework de Desenvolvimento de Agentes Java (JADE) para simular um torneio completo de futebol. Modela cada jogador como um agente autônomo com comportamentos para movimento, controle de bola, passe e chute, coordenando via troca de mensagens para implementar estratégias. O simulador inclui árbitros e agentes treinadores, aplica as regras do jogo e gerencia os brackets do torneio. Desenvolvedores podem estender a tomada de decisão com regras personalizadas ou integrar módulos de aprendizado de máquina. Este ambiente ilustra comunicação multiagente, trabalho em equipe e planejamento de estratégias dinâmicas em um cenário esportivo em tempo real.
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