Эффективные динамическое поведение агентов решения

Используйте динамическое поведение агентов инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

динамическое поведение агентов

  • Открытая платформа на JavaScript, позволяющая создавать интерактивные многопользовательские системы с 3D-визуализацией с помощью AgentSimJs и Three.js.
    0
    0
    Что такое AgentSimJs-ThreeJs Multi-Agent Simulator?
    Этот опенсорсный фреймворк объединяет библиотеку моделирования агентов AgentSimJs с 3D-графическим движком Three.js для обеспечения интерактивных, основанных в браузере многопользовательских симуляций. Пользователи могут определять типы агентов, поведения и правила окружения, настраивать обнаружение столкновений и обработку событий, а также визуализировать симуляции в реальном времени с настраиваемыми параметрами рендеринга. Библиотека поддерживает динамическое управление, управление сценой и оптимизацию производительности, что делает ее идеальной для исследований, обучения и прототипирования сложных сценариев на основе агентов.
  • Платформа на веб-основе для проектирования, оркестровки и управления настраиваемыми рабочими сценариями AI-агентов с многошаговым рассуждением и интегрированными источниками данных.
    0
    0
    Что такое SquadflowAI Studio?
    SquadflowAI Studio позволяет пользователям визуально собирать AI-агентов, определяя роли, задачи и коммуникации между агентами. Агентов можно связывать для выполнения сложных многошаговых процессов — запросов к базам данных или API, выполнения действий и передачи контекста. Платформа поддерживает расширения через плагины, отладку в реальном времени и пошаговые журналы. Разработчики настраивают подсказки, управляют состояниями памяти и задают условную логику без шаблонного кода. Поддерживаются модели от OpenAI, Anthropic и локальные модели LLM. Команды могут развёртывать рабочие процессы через REST или WebSocket, отслеживать показатели эффективности и регулировать поведение агентов через централизованную панель управления.
Рекомендуемые