Ferramentas 사용자 정의 행동 para todas as ocasiões

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사용자 정의 행동

  • Um framework leve de Node.js que permite que múltiplos agentes de IA colaborem, comuniquem-se e gerenciem fluxos de trabalho de tarefas.
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    O que é Multi-Agent Framework?
    Multi-Agent é um kit de ferramentas de desenvolvedor que ajuda você a construir e orquestrar múltiplos agentes de IA rodando em paralelo. Cada agente mantém sua própria memória, configuração de prompt e fila de mensagens. Você pode definir comportamentos personalizados, configurar canais de comunicação entre agentes e delegar tarefas automaticamente com base nos papéis dos agentes. Aproveita a API Chat da OpenAI para compreensão e geração de linguagem, oferecendo componentes modulares para orquestração de fluxo de trabalho, registro e tratamento de erros. Isso possibilita a criação de agentes especializados — como assistentes de pesquisa, processadores de dados ou bots de suporte ao cliente — que trabalham juntos em tarefas multifacetadas.
    Recursos Principais do Multi-Agent Framework
    • Definição e registro de múltiplos agentes de IA
    • Armazenamentos de memória individual por agente
    • Mensagens e delegação entre agentes
    • Orquestração de fluxo de trabalho e roteamento de tarefas
    • Integração com API Chat da OpenAI
    • Prompts e comportamentos personalizáveis
    • Registro e acompanhamento do histórico de conversas
  • APLib fornece agentes autônomos de teste de jogos com módulos de percepção, planejamento e ação para simular comportamentos de usuários em ambientes virtuais.
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    O que é APLib?
    APLib foi projetado para simplificar o desenvolvimento de agentes autônomos impulsionados por IA em ambientes de jogos e simulação. Utilizando uma arquitetura inspirada em Belief-Desire-Intention (BDI), oferece componentes modulares para percepção, tomada de decisão e execução de ações. Os desenvolvedores definem crenças, objetivos e comportamentos dos agentes por meio de APIs intuitivas e árvores de comportamento. Os agentes APLib podem interpretar o estado do jogo por sensores personalizáveis, formular planos usando planejadores integrados e interagir com o ambiente via atuadores. A biblioteca suporta integração com Unity, Unreal e ambientes Java puros, facilitando testes automatizados, pesquisa em IA e simulações. Promove a reutilização de módulos de comportamento, prototipagem rápida e fluxos de trabalho de QA robustos, automatizando cenários de teste repetitivos e simulando comportamentos complexos de jogadores sem intervenção manual.
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