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Obtenha soluções 自主智能體 flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

自主智能體

  • Uma estrutura Python para construir, simular e gerenciar sistemas de múltiplos agentes com ambientes e comportamentos de agentes personalizáveis.
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    O que é Multi-Agent Systems?
    Multi-Agent Systems fornece um kit de ferramentas completo para criar, controlar e observar interações entre agentes autônomos. Os desenvolvedores podem definir classes de agentes com lógica de decisão personalizada, configurar ambientes complexos com recursos e regras configuráveis, e implementar canais de comunicação para troca de informações. A estrutura suporta agendamento síncrono e assíncrono, comportamentos orientados a eventos, e integra registro para métricas de desempenho. Os usuários podem estender módulos principais ou integrar modelos externos de IA para aprimorar a inteligência dos agentes. Ferramentas de visualização exibem simulações em tempo real ou pós-processadas, ajudando a analisar comportamentos emergentes e otimizar parâmetros do sistema. Desde pesquisa acadêmica até prototipagem de aplicações distribuídas, o Multi-Agent Systems simplifica simulações completas de múltiplos agentes.
    Recursos Principais do Multi-Agent Systems
    • Classes base de Agente e Ambiente
    • Protocolos de comunicação entre agentes
    • Agendadores síncronos e assíncronos
    • Registro e coleta de métricas
    • Visualização de simulações
    • Arquitetura de plugins extensível
  • Uma estrutura baseada em Python que orquestra interações dinâmicas de agentes de IA com papéis personalizáveis, passagem de mensagens e coordenação de tarefas.
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    O que é Multi-Agent-AI-Dynamic-Interaction?
    Multi-Agent-AI-Dynamic-Interaction oferece um ambiente flexível para projetar, configurar e executar sistemas compostos por múltiplos agentes de IA autônomos. Cada agente pode receber papéis, objetivos e protocolos de comunicação específicos. A estrutura gerencia a passagem de mensagens, o contexto da conversa e interações sequenciais ou paralelas. Ela suporta integração com OpenAI GPT, outras APIs de LLM e módulos personalizados. Os usuários definem cenários via YAML ou scripts Python, especificando detalhes do agente, etapas do fluxo de trabalho e critérios de parada. O sistema registra todas as interações para depuração e análise, permitindo controle detalhado sobre os comportamentos dos agentes para experimentos em colaboração, negociação, tomada de decisão e resolução de problemas complexos.
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