Java JADE Multi-Agent System Demo
0 ОтзывыЭтот репозиторий предоставляет практическую демонстрацию мног Agentsystem на Java JADE. В ней показывается создание агентов, обмен сообщениями ACL, планирование поведения, службы каталога, протоколы переговоров и примеры контрактных сетей для распределенной координации задач.
Платформы и фреймворки ИИ
Среда разработки
Библиотеки инструментов
#многоагентная система
#фреймворк JADE
#коммуникация агентов
#ACL Сообщения
#Циклическое Поведение
#Одношотное Поведение
#FSM Поведение
#Протокол Переговоров
#распределение задач
#мониторинг агентов
#GUI для Агентов
#соответствие FIPA
#регистрация агентов
#Быстрое прототипирование
#Гибкий Дизайн Поведения
#масштабируемые системы
#образовательные приложения
#разработка программного обеспечения
#агентное моделирование
#Агентские Платформы
...
Продвигайте этот инструмент
Обновите этот инструмент
Java JADE Multi-Agent System Demo
Этот репозиторий предоставляет практическую демонстрацию мног Agentsystem на Java JADE. В ней показывается создание агентов, обмен сообщениями ACL, планирование поведения, службы каталога, протоколы переговоров и примеры контрактных сетей для распределенной координации задач.
Платформы и фреймворки ИИ
Среда разработки
Библиотеки инструментов
#многоагентная система
#фреймворк JADE
#коммуникация агентов
#ACL Сообщения
#Циклическое Поведение
#Одношотное Поведение
#FSM Поведение
#Протокол Переговоров
#распределение задач
#мониторинг агентов
#GUI для Агентов
#соответствие FIPA
#регистрация агентов
#Быстрое прототипирование
#Гибкий Дизайн Поведения
#масштабируемые системы
#образовательные приложения
#разработка программного обеспечения
#агентное моделирование
#Агентские Платформы
...
Рекомендуемые
Что такое Java JADE Multi-Agent System Demo?
Проект использует фреймворк JADE (Java Agent DEvelopment) для построения мног Agentsystem. Определяются агенты, регистрирующиеся в AMS и DF платформы, обменивающиеся сообщениями ACL и выполняющие такие поведения, как циклические, одношаговые и FSM. В сценариях демонстрируются переговоры покупатель-продавец, протоколы контрактных сетей и распределение задач. Графический контейнер агента помогает отслеживать состояние агентов во время выполнения и поток сообщений.
Кто будет использовать Java JADE Multi-Agent System Demo?
- Студенты по информатике, изучающие системы на базе агентов
- Учёные, создающие прототипы распределённых систем искусственного интеллекта
- Разработчики программного обеспечения, исследующие фреймворк JADE
- Обучающие демонстрируют концепции мультиагентов
Как использовать Java JADE Multi-Agent System Demo?
- Шаг 1: Установите Java JDK 8 или выше на ваш компьютер.
- Шаг 2: Скачайте и распакуйте библиотеку JADE с официального сайта.
- Шаг 3: Локально клонируйте этот репозиторий GitHub.
- Шаг 4: Импортируйте проект в вашу любимую IDE Java (Eclipse, IntelliJ).
- Шаг 5: Добавьте jars JADE в путь сборки проекта.
- Шаг 6: Запустите класс MainContainer для запуска платформы агентов.
- Шаг 7: Наблюдайте регистрацию агентов, обмен сообщениями и выполнение определённых behaviours.
- Шаг 8: Модифицируйте классы агентов или сценарии для расширения функциональности.
Платформа
- mac
- windows
- linux
Ключевые Особенности и Преимущества Java JADE Multi-Agent System Demo
Основные функции
- Создание и регистрация агентов в AMS и DF
- Обмен сообщениями между агентами на базе ACL
- Поддержка циклических, одношаговых и FSM behaviour'ов
- Протокол переговоров Contract Net
- Графический контейнер для мониторинга агентов
- Примеры сценариев покупатель-продавец и распределения задач
Преимущества
- Быстрое прототипирование мног Agentsystem
- Сообщения между агентами по стандарту FIPA
- Модульное проектирование поведения для гибкости
- Масштабируемое управление агентами
- Обучающая ясность на примерах
Основные Сценарии Использования и Приложения Java JADE Multi-Agent System Demo
- Академические демонстрации координации мультиагентов
- Исследовательские симуляции для распределённых переговоров
- Прототипирование рабочих процессов покупатель-продавец и протоколов контрактных сетей
- Обучение коммуникации агентов и планированию поведения
- Эксперименты с протоколами агентов, совместимыми с FIPA
Часто Задаваемые Вопросы о Java JADE Multi-Agent System Demo
Информация о Компании Java JADE Multi-Agent System Demo
Обзоры Java JADE Multi-Agent System Demo
5/5
Основные Конкуренты и Альтернативы Java JADE Multi-Agent System Demo?
- SPADE (Smart Python Agent Development Environment)
- Jason (AgentSpeak-based platform)
- Jadex (Java-based BDI agent framework)
- AgentFactory (Java multi-agent toolkit)
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.
это агентное рабочее пространство на основе холста, которое предлагает бесплатно 🍌Nano Banana Pro и другие эффективные м
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.
Refly.AI даёт нетехническим создателям возможность автоматизировать рабочие процессы с помощью естественного языка и визуального полотна.
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.
Общайтесь и творите с ИИ-партнером. Превращение фото в видео, генератор ИИ-изображений.
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.
Преобразуйте текст в эмоции — Клонируйте, создавайте и настраивайте выразительные AI-голоса за считанные секунды.
Фреймворк на базе Python, реализующий алгоритмы стайного поведения для многопользовательского моделирования, позволяющий агентам ИИ координироваться и динамично навигировать.
Открытая платформа, реализующая автономных агентов LLM с поддержкой генерации на основе поиска, векторных баз данных, интеграции инструментов и настраиваемых рабочих процессов.
Шаблон агента ИИ, показывающий автоматическое планирование задач, управление памятью и выполнение инструментов с помощью API OpenAI.
Pipe Pilot — это框架 на Python, который управляет конвейерами агентов, управляемыми LLM, позволяя легко выполнять сложные многошаговые рабочие процессы ИИ.
Репозиторий с открытым исходным кодом, предоставляющий практические примеры кода для создания агентов ИИ с использованием возможностей Google Gemini по рассуждению и использованию инструментов.
Открытая платформа, реализующая кооперативное обучение с подкреплением для мультияпонных агентов при автономном управлении в симуляции.
Библиотека Python с интерактивным интерфейсом чата на основе Flet для построения агентов LLM с поддержкой выполнения инструментов и памяти.
Agentic Workflow — это фреймворк на Python для проектирования, оркестровки и управления многопроцессорными рабочими потоками AI для сложных автоматизированных задач.
Демонстрационный проект на GitHub, показывающий SmolAgents — легкий Python-фреймворк для оркестрации мультиагентных рабочих процессов на базе LLM с интеграцией инструментов.
Python-фреймворк для лёгкого декларативного определения и выполнения рабочих процессов AI-агентов с помощью спецификаций в стиле YAML.
Универсальная веб‑студия, превращающая текст и изображения в аниме‑арт, персонажей, голоса и короткометражные фильмы.
Питоновский фреймворк, реализующий протокол Model Context, для создания и запуска серверов AI-агентов с пользовательскими инструментами.
pyafai — это модульная рамочная структура на Python для создания, обучения и запуска автономных ИИ-агентов с поддержкой плагинов памяти и инструментов.
LangGraph позволяет разработчикам Python создавать и управлять индивидуальными рабочими процессами AI-агентов, используя модульные графовые пайплайны.
Обертка Python, обеспечивающая беспрепятственные вызовы API Anthropic Claude через существующие интерфейсы SDK Python OpenAI.
Agent Adapters предоставляет модульное промежуточное ПО для бесшовной интеграции агентов на базе LLM с различными внешними фреймворками и инструментами.
Java-Action-Storage — это модуль LightJason, который регистрирует, хранит и извлекает действия агентов для распределённых многопользовательских приложений.
LinkAgent координирует несколько языковых моделей, систем поиска и внешних инструментов для автоматизации сложных процессов на базе ИИ.