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легкие фреймворки

  • Embedded BDI

    Estrutura BDI leve que permite que sistemas embarcados executem agentes autônomos de crença-desejo-intenção em tempo real.
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    O que é Embedded BDI?
    O BDI Embutido fornece um motor completo do ciclo de vida BDI: modela as crenças de um agente sobre seu ambiente, gerencia desejos ou metas em evolução, seleciona intenções de uma biblioteca de planos e executa comportamentos em tempo real. O framework inclui módulos para armazenamento de base de crenças, definição de biblioteca de planos, acionamento de eventos e controle de concorrência ajustado para microcontroladores com memória limitada. Com uma API simples, os desenvolvedores podem anotar crenças, especificar desejos e implementar planos no código. Seu escalonador gerencia a execução de intenções com prioridade e integra interfaces de hardware para sensores, atuadores e comunicação de rede, tornando-o ideal para dispositivos IoT autônomos, robôs móveis e controladores industriais.
    Recursos Principais do Embedded BDI
    • Gerenciamento de base de crenças
    • Tratamento de metas e desejos
    • Biblioteca de planos e seleção de intenções
    • Motor de execução orientada a eventos
    • Escalonamento em tempo real
    • Controle de concorrência e recursos
    • API de integração com sensores e atuadores
    Prós e Contras do Embedded BDI

    Contras

    Nenhuma informação explícita sobre interfaces amigáveis ao usuário ou integrações de ferramentas.
    Informações limitadas sobre o tamanho da comunidade ou adoção em aplicações industriais.
    Falta suporte comercial ou detalhes de preços, sugerindo que pode exigir conhecimento técnico avançado.

    Prós

    Código aberto sob licença GPL-3.0, garantindo transparência e contribuições da comunidade.
    Baseado no interpretador Jason estabelecido, melhorando a confiabilidade e funcionalidade.
    Recursos abrangentes para desenvolvedores, incluindo documentação de API, testes unitários e suporte a CI.
    Suporta programação de agentes inteligentes usando o modelo BDI amplamente reconhecido.
    Projetado especificamente para sistemas embarcados, permitindo uso em ambientes com restrições de hardware.

  • Flocking Multi-Agent

    Uma estrutura baseada em Python que implementa algoritmos de formação de bandos para simulação multiagente, permitindo que agentes de IA coordenem-se e naveguem dinamicamente.
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    O que é Flocking Multi-Agent?
    Flocking Multi-Agent fornece uma biblioteca modular para simular agentes autônomos que exibem inteligência de enxame. Codifica comportamentos centrais de direção: coesão, separação e alinhamento, além de evasão de obstáculos e perseguição a objetivos dinâmicos. Usando Python e Pygame para visualização, a estrutura permite ajustar parâmetros como o raio dos vizinhos, velocidade máxima e força de giro. Suporta extensibilidade através de funções personalizadas de comportamento e ganchos de integração para plataformas robóticas ou motores de jogo. Ideal para experimentos em IA, robótica, desenvolvimento de jogos e pesquisa acadêmica, demonstrando como regras locais simples levam a formações globais complexas.

  • MASlite

    MASlite é uma estrutura leve de sistemas multiagentes em Python para definir agentes, troca de mensagens, agendamento e simulação de ambientes.
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    O que é MASlite?
    MASlite fornece uma API clara para criar classes de agentes, registrar comportamentos e lidar com comunicação baseada em eventos entre os agentes. Inclui um agendador para gerenciar tarefas dos agentes, modelagem de ambientes para simular interações e um sistema de plugins para estender capacidades centrais. Desenvolvedores podem rapidamente prototipar cenários multiagentes em Python, definindo métodos do ciclo de vida do agente, conectando agentes via canais e executando simulações em modo sem cabeça ou integrando com ferramentas de visualização.
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