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智能體通信

  • Uma plataforma baseada em Java que habilita o desenvolvimento, simulação e implantação de sistemas de múltiplos agentes inteligentes com capacidades de comunicação, negociação e aprendizagem.
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    O que é IntelligentMASPlatform?
    A IntelligentMASPlatform foi construída para acelerar o desenvolvimento e implantação de sistemas multiagente oferecendo uma arquitetura modular com camadas distintas para agentes, ambiente e serviços. Os agentes se comunicam usando mensagens ACL compatíveis com FIPA, possibilitando negociações e coordenação dinâmicas. A plataforma inclui um simulador de ambiente versátil que permite modelar cenários complexos, agendar tarefas de agentes e visualizar interações em tempo real através de um painel embutido. Para comportamentos avançados, integra módulos de aprendizado por reforço e suporta plugins de comportamento personalizados. Ferramentas de implantação permitem empacotar agentes em aplicativos autônomos ou redes distribuídas. Além disso, a API da plataforma facilita a integração com bancos de dados, dispositivos IoT ou serviços de IA de terceiros, tornando-a adequada para pesquisa, automação industrial e casos de uso em cidades inteligentes.
    Recursos Principais do IntelligentMASPlatform
    • Comunicação de agentes compatível com FIPA
    • Arquitetura modular de agente-ambiente-serviço
    • Simulador de ambiente e painel embutidos
    • Integração de aprendizagem por reforço
    • Suporte a plugins de comportamento personalizado
    • Ferramentas de empacotamento de implantação
    • Integração API com serviços externos
  • Um ambiente de aprendizagem por reforço multiagente que simula robôs de limpeza de vácuo navegando e limpando cenários dinâmicos baseados em grade.
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    O que é VacuumWorld?
    VacuumWorld é uma plataforma de simulação de código aberto projetada para facilitar o desenvolvimento e avaliação de algoritmos de aprendizagem por reforço multiagente. Oferece ambientes baseados em grade onde os agentes de limpeza de vácuo virtuais operam para detectar e remover manchas de sujeira em layouts personalizáveis. Os usuários podem ajustar parâmetros como tamanho da grade, distribuição de sujeira, ruído de movimento estocástico e estruturas de recompensa para modelar cenários diversos. A estrutura inclui suporte integrado para protocolos de comunicação de agentes, painéis de visualização em tempo real e utilitários de logging para rastreamento de desempenho. Com APIs simples em Python, pesquisadores podem integrar rapidamente seus algoritmos de RL, comparar estratégias cooperativas ou competitivas e conduzir experimentos reprodutíveis, tornando VacuumWorld ideal para pesquisa acadêmica e ensino.
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