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асинхронные сообщения

  • 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 estrutura que integra diálogo conduzido por LLM em sistemas multiagentes JaCaMo para habilitar agentes conversacionais orientados a objetivos.
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    O que é Dial4JaCa?
    Dial4JaCa é um plugin de biblioteca Java para a plataforma multiagentes JaCaMo que intercepta mensagens entre agentes, codifica as intenções dos agentes e as encaminha através de backends LLM (OpenAI, modelos locais). Gerencia o contexto do diálogo, atualiza base de crenças e integra a geração de respostas diretamente nos ciclos de raciocínio do AgentSpeak(L). Desenvolvedores podem personalizar prompts, definir artefatos de diálogo e lidar com chamadas assíncronas, permitindo que agentes interpretem declarações de usuários, coordenem tarefas e recuperem informações externas em linguagem natural. Seu design modular suporta tratamento de erros, registro de logs e seleção múltipla de LLMs, sendo ideal para pesquisa, educação e prototipagem rápida de MAS conversacionais.
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