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raisonnement temporel

  • Java-Action-Datetime adiciona ações robustas de manipulação de data e hora aos agentes LightJason, oferecendo análise, formatação, operações aritméticas e conversões de fuso horário.
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    O que é Java-Action-Datetime?
    Java-Action-Datetime é um módulo adicional para o framework do sistema de multiagentes LightJason, projetado para manipular todas as operações temporais dentro de seus agentes. Fornece ações para recuperar o timestamp atual, analisar strings de data/hora em objetos temporais Java, aplicar padrões de formatação personalizados, realizar operações aritméticas como adicionar ou subtrair durações, calcular diferenças entre datas e horas, e converter entre fusos horários. Essas ações se integram perfeitamente ao código do agente LightJason, reduzindo código redundante e permitindo raciocínio temporal confiável e consistente em implantações distribuídas de agentes.
    Recursos Principais do Java-Action-Datetime
    • Recuperação do timestamp atual
    • Análise de strings de data/hora em objetos temporais Java
    • Formatação de datas com padrões personalizados
    • Operações aritméticas de data (adição/subtração de durações)
    • Suporte à conversão de fusos horários
    • Cálculo da diferença entre datas
  • A-Mem fornece aos agentes de IA um módulo de memória que oferece armazenamento e recuperação de memória episódica, de curto prazo e de longo prazo.
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    O que é A-Mem?
    A-Mem foi projetado para integrar-se perfeitamente com frameworks de IA baseados em Python, oferecendo três módulos distintos de memória: memória episódica para o contexto de cada episódio, memória de curto prazo para ações passadas imediatas e memória de longo prazo para acumular conhecimentos ao longo do tempo. Desenvolvedores podem personalizar a capacidade de memória, políticas de retenção e backends de serialização, como armazenamento em memória ou Redis. A biblioteca inclui algoritmos de indexação eficientes para recuperar memórias relevantes com base na similaridade e janelas de contexto. Inserindo os manipuladores de memória do A-Mem no ciclo percepção-ação, os usuários podem armazenar observações, ações e resultados e consultar experiências passadas para informar decisões atuais. Este design modular suporta rápida experimentação em aprendizagem por reforço, IA conversacional, navegação robótica e outras tarefas que exigem consciência de contexto e raciocínio temporal.
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