Эффективные action logging решения

Используйте action logging инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

action logging

  • Java-Action-Storage — это модуль LightJason, который регистрирует, хранит и извлекает действия агентов для распределённых многопользовательских приложений.
    0
    0
    Что такое Java-Action-Storage?
    Java-Action-Storage — это основной компонент рамки multi-agent LightJason, предназначенный для обработки сквозной персистентности действий агентов. Он определяет универсальный интерфейс ActionStorage с адаптерами для популярных баз данных и файловых систем, поддерживает асинхронные и пакетные записи, а также управляет параллельным доступом от нескольких агентов. Пользователи могут настраивать стратегии хранения, запрашивать исторические журналы действий и воспроизводить последовательности для аудита работы системы или восстановления состояний агентов после сбоев. Модуль интегрируется с помощью простого внедрения зависимостей, что обеспечивает быструю адаптацию в проектах ИИ на базе Java.
  • Фреймворк на Python, позволяющий разрабатывать и обучать AI-агентов для участия в боях Pokémon с использованием обучения с подкреплением.
    0
    0
    Что такое Poke-Env?
    Poke-Env предназначен для упрощения создания и оценки AI-агентов для боёв Pokémon Showdown через всесторонний интерфейс на Python. Он управляет коммуникацией с сервером Pokémon Showdown, парсит данные игрового состояния и управляет действиями по раунду через архитектуру, основанную на событиях. Пользователи могут расширять базовые классы игроков для реализации индивидуальных стратегий с использованием обучения с подкреплением или эвристических алгоритмов. В рамках этого фреймворка встроена поддержка симуляций боёв, параллельных матчей и детального логирования действий, наград и результатов для воспроизводимых исследований. А abstraction'я низкоуровневых сетевых и парсинговых задач позволяет AI-исследователям и разработчикам сосредоточиться на проектировании алгоритмов, настройке производительности и сравнительном бенчмаркинге стратегий боя.
Рекомендуемые