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Ferramentas modelagem de comportamento de agentes para otimizar seu trabalho

Use soluções modelagem de comportamento de agentes que simplificam tarefas complexas e aumentam sua eficiência.

modelagem de comportamento de agentes

  • multi_agent_celar

    Uma estrutura de múltiplos agentes de código aberto que permite comunicação baseada em linguagem emergente para decisões colaborativas escaláveis e tarefas de exploração de ambientes.
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    O que é multi_agent_celar?
    multi_agent_celar é projetado como uma plataforma de IA modular que permite comunicação por linguagem emergente entre múltiplos agentes inteligentes em ambientes simulados. Os usuários podem definir comportamentos de agentes via arquivos de política, configurar parâmetros de ambiente e lançar sessões de treinamento coordenadas onde os agentes evoluem seus próprios protocolos de comunicação para resolver tarefas cooperativas. O framework inclui scripts de avaliação, ferramentas de visualização e suporte para experimentos escaláveis, tornando-o ideal para pesquisas sobre colaboração entre múltiplos agentes, linguagem emergente e processos de tomada de decisão.
    Recursos Principais do multi_agent_celar
    • Protocolos de comunicação de linguagem emergente
    • Simulação de ambiente de múltiplos agentes
    • Políticas de agentes configuráveis
    • Scripts de treinamento e avaliação
    • Ferramentas de visualização e registro

  • AI Football Cup in Java JADE Environment

    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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