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合作代理

  • Uma implementação baseada em Java do Protocolo Contract Net que permite que agentes autônomos negociem e atribuam tarefas dinamicamente em sistemas multiagente.
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    O que é Contract Net Protocol?
    O repositório do Protocol Net Protocol oferece uma implementação completa em Java do protocolo de interação FIPA Contract Net. Desenvolvedores podem criar agentes gerentes e contratantes que trocam CFP (Solicitação de Propostas), propostas, aceitações e rejeições através de canais de comunicação de agentes. O código inclui módulos principais para divulgação de tarefas, coleta de lances, avaliação de propostas baseado em critérios personalizáveis, adjudicação de contratos e monitoramento do estado de execução. Pode ser integrado a grandes frameworks de múltiplos agentes ou usado como uma biblioteca autônoma para simulações de pesquisa, agendamento industrial ou coordenação robótica.
    Recursos Principais do Contract Net Protocol
    • Difusão de Solicitação de Propostas (CFP)
    • Submissão e coleta de lances
    • Avaliação de propostas baseada em critérios personalizados
    • Atribuição dinâmica de tarefas e adjudicação de contratos
    • Comunicação de agentes via mensagens ACL do FIPA
  • Uma estrutura de aprendizado por reforço multiagente baseada em Python para desenvolver e simular ambientes de agentes IA cooperativos e competitivos.
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    O que é Multiagent_system?
    Multiagent_system oferece um kit completo para construir e gerenciar ambientes multiagente. Os usuários podem definir cenários de simulação personalizados, especificar comportamentos de agentes e aproveitar algoritmos pré-implementados como DQN, PPO e MADDPG. A estrutura suporta treinamentos síncronos e assíncronos, permitindo que os agentes interajam em paralelo ou em configurações por rodada. Módulos de comunicação integrados facilitam a passagem de mensagens entre agentes para estratégias cooperativas. A configuração de experimentos é simplificada por arquivos YAML, e os resultados são automaticamente registrados em CSV ou TensorBoard. Scripts de visualização ajudam a interpretar trajetórias de agentes, evolução de recompensas e padrões de comunicação. Projetado para fluxos de trabalho de pesquisa e produção, o Multiagent_system escala perfeitamente de protótipos em uma única máquina até treinamentos distribuídos em clusters GPU.
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