Ferramentas мультиядерные системы para todas as ocasiões

Obtenha soluções мультиядерные системы flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

мультиядерные системы

  • O framework CArtAgO oferece ferramentas dinâmicas baseadas em artefatos para criar, gerenciar e coordenar ambientes multiagentes complexos de forma transparente.
    0
    0
    O que é CArtAgO?
    CArtAgO (Infraestrutura Comum de Artefatos para Ambientes Abertos de Agentes) é uma estrutura leve e extensível para implementar infraestruturas de ambientes em sistemas multiagentes. Ela introduz o conceito de artefatos: entidades de primeira classe que representam recursos do ambiente com operações definidas, propriedades observáveis e interfaces de evento. Os desenvolvedores definem tipos de artefatos em Java, registram-nos em classes de ambiente e expõem operações e eventos para o consumo de agentes. Os agentes interagem com artefatos usando ações padrão (por exemplo, createArtifact, observe), recebem notificações assíncronas de mudanças de estado e se coordenam por meio de recursos compartilhados. O CArtAgO integra-se facilmente com plataformas de agentes como Jason, JaCaMo, JADE e Spring Agent, permitindo o desenvolvimento de sistemas híbridos. O framework fornece suporte embutido para documentação de artefatos, carregamento dinâmico e monitoramento em tempo de execução, facilitando prototipagem rápida de aplicações complexas baseadas em agentes.
  • Kits de ferramentas de nível empresarial para integração de IA em aplicativos .NET.
    0
    0
    O que é LM-Kit.NET?
    O LM-Kit é uma suíte abrangente de kits de ferramentas C# projetada para integrar soluções avançadas de agentes de IA em aplicativos .NET. Ele permite que os desenvolvedores criem agentes de IA personalizados, desenvolvam novos agentes e orquestrem sistemas multiagentes. Com capacidades que incluem análise de texto, tradução, geração de texto, otimização de modelo e mais, o LM-Kit suporta inferência eficiente em dispositivo, segurança de dados e redução de latência. Além disso, foi projetado para melhorar o desempenho dos modelos de IA, garantindo uma integração perfeita entre diferentes plataformas e configurações de hardware.
Em Destaque