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同時実行

  • Java Action Generic é uma estrutura de agentes baseada em Java que oferece módulos de ação flexíveis e reutilizáveis para construir comportamentos de agentes autônomos.
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    O que é Java Action Generic?
    Java Action Generic é uma biblioteca leve e modular que permite aos desenvolvedores implementar comportamentos de agentes autônomos em Java, definindo ações genéricas. As ações são unidades de trabalho parametrizadas que os agentes podem executar, agendar e compor em tempo de execução. O framework oferece uma interface de ação consistente, permitindo que os desenvolvedores criem ações personalizadas, gerenciem parâmetros de ação e integrem-se à gestão do ciclo de vida do agente LightJason. Com suporte para execução baseada em eventos e concorrência, os agentes podem realizar tarefas como tomada de decisão dinâmica, interação com serviços externos e orquestração de comportamentos complexos. A biblioteca promove reutilizabilidade e design modular, sendo adequada para pesquisas, simulações, IoT e aplicações de IA em jogos em qualquer plataforma suportada por JVM.
    Recursos Principais do Java Action Generic
    • Interface IActionGeneric genérica
    • Módulos de ação parametrizáveis
    • Integração com o ciclo de vida do agente
    • Execução orientada a eventos
    • Agendamento e encadeamento de ações
    • Manipulação concorrente de ações
  • Uma biblioteca Go para criar e simular agentes de IA concorrentes com sensores, atuadores e mensagens para ambientes multiagentes complexos.
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    O que é multiagent-golang?
    multiagent-golang fornece uma abordagem estruturada para construir sistemas multiagentes em Go. Introduz uma abstração de Agente onde cada agente pode ser equipado com vários sensores para perceber seu ambiente e atuadores para agir. Os agentes executam de forma concorrente usando goroutines e comunicam-se por canais de mensagem dedicados. O framework também inclui uma camada de simulação de ambiente para lidar com eventos, gerenciar o ciclo de vida do agente e rastrear mudanças de estado. Desenvolvedores podem facilmente estender ou personalizar comportamentos de agentes, configurar parâmetros de simulação e integrar módulos adicionais para registro ou análise. Isso agiliza a criação de simulações escaláveis e concorrentes para pesquisa e prototipagem.
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