Эффективные 모듈화된 아키텍처 решения

Используйте 모듈화된 아키텍처 инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

모듈화된 아키텍처

  • Python-фреймворк для построения, развертывания и управления автономными экономическими агентами, выполняющими децентрализованные задачи через безопасные взаимодействия.
    0
    0
    Что такое Fetch.ai AEA Framework?
    Фреймворк Autonomous Economic Agents (AEA) от Fetch.ai — это открытый исходный код SDK на Python и набор CLI-инструментов для создания модульных автономных агентов, которые могут вести переговоры, осуществлять транзакции и сотрудничать в децентрализованных средах. В его состав входят команды для скелетонизации проектов агентов, шаблоны для протоколов и навыков, модули соединения для интеграции с несколькими реестрами (Ethereum, Cosmos и др.), интерфейсы контрактов, компоненты поведения и принятия решений, инструменты тестирования и моделирования, а также механизм публикации для распространения агентов в сети Open Economic Framework. Разработчики используют его модульную архитектуру для быстрого прототипирования цифровых работников для DeFi-трейдинга, торговых площадок данных, IoT-координации и автоматизации цепочки поставок.
    Основные функции Fetch.ai AEA Framework
    • CLI-инструменты для скелетонизации агентов, протоколов, навыков и соединений
    • Модульные шаблоны навыков и протоколов
    • Многорегистрированная интеграция (Ethereum, Cosmos и др.)
    • API для управления контрактами и кошельками
    • Протоколы взаимодействия и обмена сообщениями агентов
    • Фреймворки поведения и принятия решений
    • Инструменты тестирования, моделирования и отладки
    • Публикация и обнаружение в сети агентов
    Плюсы и минусы Fetch.ai AEA Framework

    Минусы

    Нет явной информации о ценах
    Может потребоваться продвинутое техническое знание для полного использования
    Зависит от блокчейн-инфраструктуры, что может добавить сложности

    Плюсы

    Комплексная многоагентная платформа, позволяющая автономные ИИ-системы
    Веб3-нативная интеграция LLM (ASI:One) для агентного ИИ
    Безкодовые решения, такие как Flockx, для быстрого создания агентов
    Поддерживает интеграцию блокчейна для безопасных транзакций и взаимодействий
    Сильные ресурсы для разработчиков и поддержка сообщества
  • Open-source фреймворк на Python, реализующий алгоритмы обучения с усилением для многоагентных систем в кооперативных и конкурентных средах.
    0
    0
    Что такое MultiAgent-ReinforcementLearning?
    Этот репозиторий предоставляет полный набор алгоритмов обучения с усилением для многоагентных систем, включая MADDPG, DDPG, PPO и другие, интегрированные с стандартными тестовыми средами, такими как Multi-Agent Particle Environment и OpenAI Gym. Он включает настраиваемые оболочки окружений, конфигурируемые скрипты обучения, логирование в реальном времени и метрики оценки производительности. Пользователи могут легко расширять алгоритмы, адаптировать их под собственные задачи и сравнивать политики в условиях сотрудничества и конфликта с минимальной настройкой.
Рекомендуемые