Werkzeuge für akademische Forschung

  • Uma estrutura baseada em Python que permite a criação e simulação de agentes controlados por IA com comportamentos e ambientes personalizáveis.
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    O que é Multi Agent Simulation?
    A Simulação Multi Agente oferece uma API flexível para definir classes de Agentes com sensores, atuadores e lógica de decisão personalizados. Usuários configuram ambientes com obstáculos, recursos e protocolos de comunicação, e então executam laços de simulação baseados em passos ou em tempo real. Recursos integrados de logging, agendamento de eventos e integração com Matplotlib auxiliam no acompanhamento dos estados dos agentes e na visualização dos resultados. O design modular permite fácil extensão com novos comportamentos, ambientes e otimizações de desempenho, tornando-se ideal para pesquisa acadêmica, fins educativos e prototipagem de cenários multiagente.
    Recursos Principais do Multi Agent Simulation
    • Abstração da classe Agent com comportamentos personalizáveis
    • Modelagem de ambiente com obstáculos e recursos
    • Laço de simulação orientada a eventos
    • Mensagens e comunicação entre agentes
    • Logging e métricas de desempenho
    • Suporte à visualização com Matplotlib
  • RinSim é uma estrutura de simulação de eventos discretos baseada em Java para avaliação de estratégias de roteamento de veículos dinâmicos, compartilhamento de viagens e logística.
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    O que é RinSim?
    RinSim fornece um ambiente de simulação modular focado na modelagem de cenários logísticos dinâmicos com múltiplos agentes autônomos. Os usuários podem definir redes rodoviárias via estruturas de grafo, configurar frotas de veículos incluindo modelos elétricos com restrições de bateria, e simular chegadas estocásticas de solicitações para tarefas de pickup e entrega. A arquitetura de eventos discretos garante gerenciamento preciso de sincronização, enquanto algoritmos de roteamento integrados e comportamentos de agentes personalizáveis permitem experimentação extensiva. RinSim suporta métricas de saída como tempo de viagem, consumo de energia e nível de serviço, além de módulos de visualização para análise em tempo real e pós-simulação. Seu design extensível permite integração de algoritmos personalizados, escalabilidade para grandes frotas e fluxos de trabalho reprodutíveis essenciais para a otimização de estratégias de mobilidade na academia e na indústria.
  • Agentes de IA que automatizam pesquisa web, coleta de dados e sumarização entre múltiplas fontes com fluxos de trabalho personalizáveis.
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    O que é Summative Info Researcher Agents?
    Summative Info Researcher Agents oferece uma estrutura modular de agentes impulsionados por IA, projetada para realizar tarefas de pesquisa ponta a ponta. Automatiza buscas na web, captura de conteúdo, extração de dados relevantes e síntese de descobertas em resumos claros e estruturados. Construído sobre modelos de linguagem populares e extensível via plugins, o projeto permite aos usuários definir fluxos de trabalho de múltiplas etapas, encadear agentes e ajustar configurações para consultas específicas de domínio. Sua arquitetura flexível suporta integração com APIs personalizadas, conectores de banco de dados e sistemas de agendamento para atender às necessidades de pesquisa acadêmica, empresarial ou pessoal.
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