Multi-Agent Architecture
0 ОтзывыМногопроagentская архитектура — это открытая платформа на Python, которая управляет автономными AI-подагентами через единый канал сообщений. Обеспечивает динамические рабочие процессы, межагентное взаимодействие и интеграцию плагинов для выполнения сложных задач.
Платформы и фреймворки ИИ
Среда разработки
Автоматизация рабочих процессов
#мультиагентная система
#агенты ИИ
#Масштабируемая архитектура
#динамическая оркестрация
#Обмен сообщениями
#управление жизненным циклом агентов
#настраиваемые протоколы
#агрегация данных
#автономные рабочие процессы
#расширения плагинов
#межагентная коммуникация
#модульное проектирование
#опенсорсный фреймворк
#NLP-агенты
#агенты принятия решений
#автоматизация задач
#проект на основе сообщества
#разработка программного обеспечения
#Быстрое прототипирование
#интеграция машинного обучения
...
Продвигайте этот инструмент
Обновите этот инструмент
Multi-Agent Architecture
Многопроagentская архитектура — это открытая платформа на Python, которая управляет автономными AI-подагентами через единый канал сообщений. Обеспечивает динамические рабочие процессы, межагентное взаимодействие и интеграцию плагинов для выполнения сложных задач.
Платформы и фреймворки ИИ
Среда разработки
Автоматизация рабочих процессов
#мультиагентная система
#агенты ИИ
#Масштабируемая архитектура
#динамическая оркестрация
#Обмен сообщениями
#управление жизненным циклом агентов
#настраиваемые протоколы
#агрегация данных
#автономные рабочие процессы
#расширения плагинов
#межагентная коммуникация
#модульное проектирование
#опенсорсный фреймворк
#NLP-агенты
#агенты принятия решений
#автоматизация задач
#проект на основе сообщества
#разработка программного обеспечения
#Быстрое прототипирование
#интеграция машинного обучения
...
Рекомендуемые
Что такое Multi-Agent Architecture?
Многопроagentская архитектура предоставляет масштабируемую и расширяемую платформу для определения, регистрации и координации нескольких AI-агентов, работающих совместно над общей целью. Включает брокер сообщений, управление жизненным циклом, динамическое создание агентов и настраиваемые протоколы коммуникации. Разработчики могут создавать специализированных агентов (например, сборщиков данных, NLP-обработчиков, лиц, принимающих решения) и интегрировать их в основной runtime для выполнения таких задач, как агрегация данных и автономные рабочие процессы. Модульная архитектура поддерживает расширения через плагины и интеграцию с существующими ML моделями или API.
Кто будет использовать Multi-Agent Architecture?
- Исследователи и разработчики ИИ
- Архитекторы систем, создающие решения на основе агентов
- Инженеры-программисты, интегрирующие многопроagentные рабочие процессы
- Команды, автоматизирующие сложные процессы с помощью ИИ
Как использовать Multi-Agent Architecture?
- Шаг 1: Клонируйте репозиторий с GitHub.
- Шаг 2: Установите Python 3.8+ и выполните pip install -r requirements.txt.
- Шаг 3: Определите классы агентов, наследующиеся от интерфейса BaseAgent.
- Шаг 4: Настройте брокер сообщений и реестр агентов в config.yaml.
- Шаг 5: Запустите оркестратор командой python orchestrator.py.
- Шаг 6: Мониторьте логи и динамически добавляйте новых агентов через папку plugins.
Платформа
- mac
- windows
- linux
Ключевые Особенности и Преимущества Multi-Agent Architecture
Основные функции
- Объединённый канал сообщений для межагентной коммуникации
- Динамичное управление жизненным циклом агентов и оркестровка
- Плагин-система для пользовательских типов агентов
- Развертывание на основе конфигурации
- Механизмы логгирования и мониторинга
Преимущества
- Масштабируемая оркестрация AI-подагентов
- Модульный дизайн для легкого расширения
- Повышенная поддерживаемость за счет четких границ между агентами
- Быстрое прототипирование многопроagentных рабочих процессов
- Открытый исходный код и поддержка сообщества
Основные Сценарии Использования и Приложения Multi-Agent Architecture
- Автономные сборочные и обработочные конвейеры данных
- Многошаговые рабочие потоки принятия решений
- Имитационные экосистемы агентов для исследований
- Автоматическая делегация задач клиентского сервиса
- Распределенная агрегация сенсорных данных
Часто Задаваемые Вопросы о Multi-Agent Architecture
Информация о Компании Multi-Agent Architecture
- CoderSJX
Обзоры Multi-Agent Architecture
5/5
Основные Конкуренты и Альтернативы Multi-Agent Architecture?
- LangChain Multi-Agent Patterns
- JADE (Java Agent Development Framework)
- Ray Serve for distributed model serving
- Microsoft Semantic Kernel
- OpenAI Function-Calling with orchestration layer
Вам также может понравиться：
Агент AI дизайна автоматизирует рабочий процесс, создавая изображения, видео и 3D модели до 10 раз быстрее.
Искусственный интеллект - чат-бот для лучших создателей OnlyFans.
Aixbt — это токенизированный ИИ-агент, оптимизирующий доходы в различных приложениях.
theGist AI Workspace объединяет рабочие приложения с ИИ для повышения производительности.
Создавайте брендовые визуальные элементы и текст с помощью ИИ, чтобы повысить продажи в электронной коммерции.
GPTConsole - это AI-агент, разработанный для оптимизированного общения и автоматизации задач.
GenSphere — это AI-агент, который автоматизирует анализ данных и предоставляет аналитические выводы для обоснованного принятия решений.
Nullify автоматизирует всю программу AppSec для команд безопасности, используя решения на основе искусственного интеллекта.
Refly.AI даёт нетехническим создателям возможность автоматизировать рабочие процессы с помощью естественного языка и визуального полотна.
Langbase — это ИИ-агент, который эффективно генерирует и анализирует контент на естественном языке.
AiTerm: AI Терминальный Ассистент, преобразующий естественный язык в команды.
Легко генерируйте увлекательные факты с помощью нашего инструмента на базе ИИ.
Автоматизируйте ваши заявки на работу и найдите идеальную работу с помощью технологий ИИ.
Intellika AI обеспечивает бесшовную автоматизацию анализа данных и отчетности для бизнеса.
ScholarRoll помогает студентам легко находить и подавать заявки на стипендии.
OneReach AI упрощает взаимодействие, автоматизируя взаимодействие с клиентами через интеллектуальные сообщения.
Phoenix AI Assistant помогает упростить задачи с помощью интеллектуальной автоматизации и персонализированной поддержки.
это агентное рабочее пространство на основе холста, которое предлагает бесплатно 🍌Nano Banana Pro и другие эффективные м
Летта - это агент ИИ, который эффективно и точно обрабатывает ответы на электронные письма.
Moddy - это агент ИИ, предназначенный для улучшения трансформации кода в нескольких репозиториях.
Windsurf AI Agent помогает оптимизировать условия для виндсёрфинга и рекомендации по снаряжению.
Cody AI помогает разработчикам эффективно писать, просматривать и понимать код.
Решение для создания настраиваемых AI-агентов с использованием LangChain на AWS Bedrock, использующих базовые модели и пользовательские инструменты.
scenario-go — это SDK на Go для определения сложных рабочих процессов, управляемых ИИ, обработки подсказок, контекста и многопошаговых задач ИИ.
Раamework основанный на ROS для совместной работы нескольких роботов, обеспечивающий автономное распределение задач, планирование и выполнение миссий в командах.
Открытая визуальная IDE, позволяющая инженерам по ИИ создавать, тестировать и развертывать агентные рабочие процессы в 10 раз быстрее.
LangGraph Learn предлагает интерактивный графический интерфейс для проектирования и выполнения рабочих процессов агентов ИИ, основанных на графах, визуализируя цепочки языковых моделей.
AIDE предоставляет генерацию кода на основе ИИ, отладку, документацию и управление пакетами в рамках интегрированного веб-IDE.
Преобразуйте текст в эмоции — Клонируйте, создавайте и настраивайте выразительные AI-голоса за считанные секунды.
Методология, предлагающая двенадцать лучших практик для проектирования, настройки и развертывания масштабируемых и легко поддерживаемых AI-агентов.
Python-фреймворк для построения многошаговых цепочек рассуждений и агентных рабочих процессов с большими языковыми моделями.
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.
Обеспечивает бекенд FastAPI для визуальной оркестровки и выполнения рабочих процессов языковых моделей на графах в интерфейсе LangGraph.
CodeBeaver — это AI-агент, который эффективно помогает в кодировании и отладке.
AveHR — это агент по управлению человеческими ресурсами с искусственным интеллектом для оптимизации задач HR.
OpenSpiel предоставляет библиотеку окружений и алгоритмов для исследований в области обучения с укреплением и игрового планирования теории игр.
Автономный AI-агент, который пишет, тестирует и рефакторит проект кода, используя LLM с итеративной тестово-ориентированной разработкой.
Универсальная веб‑студия, превращающая текст и изображения в аниме‑арт, персонажей, голоса и короткометражные фильмы.
Neon AI упрощает командное сотрудничество с помощью настраиваемых AI-агентов.
LeanAgent — это фреймворк с открытым исходным кодом для создания автономных агентов ИИ с управлением планированием на основе LLM, использованием инструментов и памяти.
Autogpt — это библиотека на Rust для создания автономных ИИ-агентов, взаимодействующих с OpenAI API для выполнения многоэтапных задач
Angular — это фреймворк веб-разработки для создания современных, масштабируемых приложений.
Платформа для простого создания и эксплуатации генеративных ИИ-приложений.
Оптимизируйте управление лидами с помощью интеллектуальной автоматизации.
Skywork AI - это инновационный инструмент для повышения производительности с использованием ИИ.
Проект Mariner - это агент ИИ, разработанный для эффективной извлечения и анализа данных.
Создавайте сложные диаграммы с помощью основанных на тексте определений с помощью Mermaid Chart.
Общайтесь и творите с ИИ-партнером. Превращение фото в видео, генератор ИИ-изображений.
Microsoft Copilot повышает продуктивность, автоматизируя задачи в различных приложениях.
Glean - это платформа AI-помощника для корпоративного поиска и открытия знаний.
Ассистенты ИИ Twilio позволяют автоматизировать взаимодействие с клиентами через голосовые и текстовые сообщения.
Платформа обслуживания клиентов на основе ИИ, предлагающая эффективные решения для общения.
Рамочная инфраструктура, которая динамически маршрутизирует запросы между несколькими LLM и использует GraphQL для эффективной обработки комбинированных подсказок.
Планировщик путешествий на основе искусственного интеллекта для персонализированных поездок.
CACA Agent автоматизирует процессы генерации контента и приобретения знаний.
Платформа, основанная на ИИ, для создания и развертывания ИИ-систем и агентов уровня предприятия.
Framer – это платформа для проектирования и публикации потрясающих веб-сайтов.
Qoder — это помощник по кодированию с искусственным интеллектом, автоматизирующий планирование, кодирование и тестирование программных проектов.