AgentSimulation предлагает универсальную платформу с открытым исходным кодом, где разработчики могут определять автономных агентов с такими поведениями, как поиск, бегство, прибытие и избегание препятствий. Он обеспечивает визуализацию в реальном времени и настраиваемую среду для быстрого прототипирования в моделировании на основе агентов и образовательных целей.
AgentSimulation предлагает универсальную платформу с открытым исходным кодом, где разработчики могут определять автономных агентов с такими поведениями, как поиск, бегство, прибытие и избегание препятствий. Он обеспечивает визуализацию в реальном времени и настраиваемую среду для быстрого прототипирования в моделировании на основе агентов и образовательных целей.
AgentSimulation — это открытая библиотека Python, построенная на Pygame, для моделирования нескольких автономных агентов в 2D-среде. Она позволяет пользователям настраивать свойства агентов, поведения рулевого управления (поиск, бегство, блуждание), обнаружение столкновений, поиск пути и интерактивные правила. С поддержкой визуализации в реальном времени и модульной архитектурой она поддерживает быстрое прототипирование, учебные симуляции и небольшие исследования в области роевого интеллекта или взаимодействия нескольких агентов.
Кто будет использовать AgentSimulation?
Исследователи ИИ
Обучающие и студенты
Разработчики игр, прототипирующие ИИ
Хоббисты, заинтересованные в моделировании на основе агентов
Как использовать AgentSimulation?
Шаг 1: клонируйте репозиторий с GitHub
Шаг 2: установите необходимые зависимости через pip (например, pygame)
Шаг 3: задайте параметры агентов и поведения в конфигурационном файле
Шаг 4: запустите основной скрипт моделирования для открытия окна Pygame
Шаг 5: наблюдайте за агентами и настраивайте среду или сценарии поведения
Шаг 6: кастомизируйте или расширяйте поведения, редактируя классы агентов
Платформа
mac
windows
linux
Ключевые Особенности и Преимущества AgentSimulation
Основные функции
Множество поведений рулевого управления (поиск, бегство, прибытие, блуждание)
Раamework основанный на ROS для совместной работы нескольких роботов, обеспечивающий автономное распределение задач, планирование и выполнение миссий в командах.
LangGraph Learn предлагает интерактивный графический интерфейс для проектирования и выполнения рабочих процессов агентов ИИ, основанных на графах, визуализируя цепочки языковых моделей.
SARL — это язык программирования, ориентированный на агентную модель, и среда выполнения, обеспечивающая реактивное поведение и моделирование среды для многогентных систем.
AI Library — это платформа для разработчиков, предназначенная для создания и развертывания настраиваемых AI-агентов с использованием модульных цепочек и инструментов.
RModel — это открытая платформа для агентов ИИ, которая координирует LLM, интеграцию инструментов и память для продвинутых диалоговых и задачных приложений.