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Ferramentas 모듈화된 아키텍처 para todas as ocasiões

Obtenha soluções 모듈화된 아키텍처 flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

모듈화된 아키텍처

  • Fetch.ai AEA Framework

    Framework Python para construir, implantar e gerenciar agentes econômicos autônomos que realizam tarefas descentralizadas por meio de interações seguras.
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    O que é Fetch.ai AEA Framework?
    O Framework de Agentes Econômicos Autônomos (AEA) da Fetch.ai é um SDK open-source em Python e um conjunto de ferramentas CLI para criar agentes modulares e autônomos que podem negociar, transacionar e colaborar em ambientes descentralizados. Inclui comandos de scaffolding para gerar projetos de agentes, modelos para protocolos e habilidades, módulos de conexão para integração com múltiplos ledgers (Ethereum, Cosmos, etc.), interfaces de contratos, componentes de comportamento e tomada de decisão, utilitários de teste e simulação, e um mecanismo de publicação para distribuir agentes na rede Open Economic Framework. Os desenvolvedores aproveitam sua arquitetura modular para prototipar rapidamente trabalhadores digitais para negociações DeFi, mercados de dados, coordenação de IoT e automação da cadeia de suprimentos.
    Recursos Principais do Fetch.ai AEA Framework
    • Estrutura de scaffolding CLI para agentes, protocolos, habilidades, conexões
    • Modelos modulares de habilidades e protocolos
    • Integração multi-ledger (Ethereum, Cosmos, etc.)
    • APIs de gerenciamento de contratos e carteiras
    • Protocolos de comunicação e mensagem entre agentes
    • Estruturas de comportamento e tomada de decisão
    • Ferramentas de teste, simulação e depuração
    • Publicação e descoberta na rede de agentes
    Prós e Contras do Fetch.ai AEA Framework

    Contras

    Nenhuma informação explícita de preços disponível prontamente
    Pode exigir conhecimento técnico avançado para utilização completa
    Dependente da infraestrutura blockchain, o que pode adicionar complexidade

    Prós

    Framework multiagente abrangente que permite sistemas de IA autônomos
    Integração LLM nativa Web3 (ASI:One) para IA agentiva
    Soluções no-code como Flockx para criação rápida de agentes
    Suporta integração blockchain para transações e interações seguras
    Fortes recursos para desenvolvedores e suporte comunitário

  • MultiAgent-ReinforcementLearning

    Framework de Python de código aberto que implementa algoritmos de aprendizado por reforço multiagente para ambientes cooperativos e competitivos.
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    O que é MultiAgent-ReinforcementLearning?
    Este repositório fornece um conjunto completo de algoritmos de aprendizado por reforço multiagente—incluindo MADDPG, DDPG, PPO e outros—integrados com benchmarks padrão como o Multi-Agent Particle Environment e OpenAI Gym. Possui wrappers de ambiente personalizáveis, scripts de treinamento configuráveis, registro de logs em tempo real e métricas de avaliação de desempenho. Os usuários podem facilmente estender algoritmos, adaptar para tarefas personalizadas e comparar políticas em configurações cooperativas e adversariais com configuração mínima.
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