Multi-Agent System
0 ОтзывыMulti-Agent System — это открытая Python-рамка, которая позволяет определять автономных агентов, моделировать динамические среды и запускать крупномасштабные симуляции. Она предлагает встроенную поддержку коммуникации между агентами, управление состояниями, логирование и показатели эффективности для изучения сотрудничества и конкуренции между AI-агентами.
Платформы и фреймворки ИИ
Библиотеки инструментов
#мультиагентные системы
#моделирование на основе агентов
#программное обеспечение для моделирования
#децентрализованные системы
#робототехника в рое
#моделирование окружения
#Python инструменты
#взаимодействия агентов
#Быстрое прототипирование
#открытое моделирование
#управление логами
#метрики производительности
#Инструменты Визуализации
#распределение ресурсов
#кооперативные агенты
#противостоящие агенты
#пользовательские классы агентов
#поэтапные симуляции
#модульные компоненты
#воспроизводимость экспериментов
...
Продвигайте этот инструмент
Обновите этот инструмент
Multi-Agent System
Multi-Agent System — это открытая Python-рамка, которая позволяет определять автономных агентов, моделировать динамические среды и запускать крупномасштабные симуляции. Она предлагает встроенную поддержку коммуникации между агентами, управление состояниями, логирование и показатели эффективности для изучения сотрудничества и конкуренции между AI-агентами.
Платформы и фреймворки ИИ
Библиотеки инструментов
#мультиагентные системы
#моделирование на основе агентов
#программное обеспечение для моделирования
#децентрализованные системы
#робототехника в рое
#моделирование окружения
#Python инструменты
#взаимодействия агентов
#Быстрое прототипирование
#открытое моделирование
#управление логами
#метрики производительности
#Инструменты Визуализации
#распределение ресурсов
#кооперативные агенты
#противостоящие агенты
#пользовательские классы агентов
#поэтапные симуляции
#модульные компоненты
#воспроизводимость экспериментов
...
Рекомендуемые
Что такое Multi-Agent System?
Multi-Agent System предоставляет легковесный, но мощный набор инструментов для проектирования и выполнения симуляций с несколькими агентами. Пользователи могут создавать собственные классы агентов для инкапсуляции логики принятия решений, определять объекты Environment для моделирования состояний и правил мира, а также настраивать движок симуляции для организации взаимодействий. Фреймворк поддерживает модульные компоненты для логирования, сбора метрик и базовой визуализации для анализа поведения агентов в кооперативных или враждебных сценариях. Подходит для быстрого прототипирования ройной робототехники, распределения ресурсов и экспериментов по децентрализованному управлению.
Кто будет использовать Multi-Agent System?
- Исследователи в области искусственного интеллекта
- Разработчики машинного обучения
- Академические преподаватели
- Студенты и любители
Как использовать Multi-Agent System?
- Шаг 1: Установите пакет командой pip install git+https://github.com/berkayguzel06/Multi_Agent_System
- Шаг 2: Определите ваш пользовательский класс агента, расширяющий базовый интерфейс Agent
- Шаг 3: Создайте класс Environment для моделирования состояний, правил и функций награждения
- Шаг 4: Инициализируйте симулятор вашими агентами и окружением
- Шаг 5: Запустите симуляцию командой simulator.run()
- Шаг 6: Проанализируйте результаты с помощью встроенных модулей логирования и метрик
Платформа
- mac
- windows
- linux
Ключевые Особенности и Преимущества Multi-Agent System
Основные функции
- Абстракция агентов и управление их жизненным циклом
- Моделирование среды с пользовательскими правилами
- Двигатель симуляции для взаимодействий по временным шагам
- Обмен сообщениями между агентами и протоколы
- Встроенное логирование и сбор метрик
- Базовая поддержка визуализации состояния
Преимущества
- Легко настраивается и расширяется на Python
- Легковесный без тяжелых зависимостей
- Быстрое прототипирование сценариев с несколькими агентами
- Открытый исходный код с либеральной лицензией
- Повторяемые эксперименты с логированием
Основные Сценарии Использования и Приложения Multi-Agent System
- Исследования координации робототехники в рое
- Моделирование распределения ресурсов и расписаний
- Эксперименты по кооперативной теории игр
- Моделирование децентрализованных цепочек поставок
Часто Задаваемые Вопросы о Multi-Agent System
Информация о Компании Multi-Agent System
Обзоры Multi-Agent System
5/5
Основные Конкуренты и Альтернативы Multi-Agent System?
- MESA
- PettingZoo
- RLlib Multi-Agent
- OpenAI Gym with multi-agent wrappers
- JADE (Java Agent DEvelopment Framework)
Вам также может понравиться：
Gobii позволяет командам создавать автономных цифровых работников 24/7 для автоматизации веб-исследований и рутинных задач.
Neon AI упрощает командное сотрудничество с помощью настраиваемых AI-агентов.
Salesloft - это платформа, управляемая ИИ, которая улучшает вовлеченность в продажи и автоматизацию рабочих процессов.
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.
Построитель конвейеров RAG на базе ИИ, который обрабатывает документы, создает встраивания и обеспечивает ответы на вопросы в режиме реального времени через настраиваемые интерфейсы чата.
Платформа для простого создания и эксплуатации генеративных ИИ-приложений.
BrandCrowd предлагает настраиваемые логотипы, визитки и дизайны для социальных сетей с тысячами шаблонов.
это агентное рабочее пространство на основе холста, которое предлагает бесплатно 🍌Nano Banana Pro и другие эффективные м
Оптимизируйте управление лидами с помощью интеллектуальной автоматизации.
Skywork AI - это инновационный инструмент для повышения производительности с использованием ИИ.
Агенты AI Five9 улучшают взаимодействие с клиентами с помощью интеллектуальной автоматизации.
Фреймворк Mosaic AI Agent улучшает возможности ИИ с помощью извлечения данных и передовых методов генерации.
Windsurf AI Agent помогает оптимизировать условия для виндсёрфинга и рекомендации по снаряжению.
Glean - это платформа AI-помощника для корпоративного поиска и открытия знаний.
NVIDIA Cosmos предоставляет разработчикам ИИ современные инструменты для обработки данных и обучения моделей.
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.
Refly.AI даёт нетехническим создателям возможность автоматизировать рабочие процессы с помощью естественного языка и визуального полотна.
AI Library — это платформа для разработчиков, предназначенная для создания и развертывания настраиваемых AI-агентов с использованием модульных цепочек и инструментов.
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.
RModel — это открытая платформа для агентов ИИ, которая координирует LLM, интеграцию инструментов и память для продвинутых диалоговых и задачных приложений.
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.
Универсальная веб‑студия, превращающая текст и изображения в аниме‑арт, персонажей, голоса и короткометражные фильмы.
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.
OpenSpiel предоставляет библиотеку окружений и алгоритмов для исследований в области обучения с укреплением и игрового планирования теории игр.
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.
Преобразуйте текст в эмоции — Клонируйте, создавайте и настраивайте выразительные AI-голоса за считанные секунды.