Эффективные Agentenverhalten anpassen решения

Используйте Agentenverhalten anpassen инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

Agentenverhalten anpassen

  • Модульная открытая платформа для разработки пользовательских AI-агентов с интеграцией инструментов и управлением памятью.
    0
    0
    Что такое AI-Creator?
    AI-Creator обеспечивает гибкую архитектуру для создания AI-агентов, способных выполнять задачи, взаимодействовать на естественном языке и использовать внешние инструменты. Включает модули для управления подсказками, цепочечного рассуждения, памяти сессий и настраиваемых конвейеров. Разработчики могут определять поведение агента через простые JSON или конфигурации кода, интегрировать API и базы данных как инструменты, а также развёртывать агентов как веб-сервисы или CLI-приложения. Платформа поддерживает расширяемость и модульность, что делает её идеальной для прототипирования чат-ботов, виртуальных помощников и специализированных цифровых работников.
    Основные функции AI-Creator
    • Модульное описание агента и настройка пайплайна
    • Интеграция инструментов и API на базе плагинов
    • Память сессий и управление контекстом
    • Поддержка шаблонов подсказок и цепочечного рассуждения
    • Развертывание через CLI и веб-сервисы
  • Среда на базе Unity ML-Agents для обучения совместных многоагентных задач инспекции в настраиваемых 3D виртуальных сценариях.
    0
    0
    Что такое Multi-Agent Inspection Simulation?
    Многоагентная симуляция инспекции предоставляет комплексную платформу для моделирования и обучения нескольких автономных агентов для выполнения инспекционных задач в кооперативе в средах Unity 3D. Она интегрируется с набором инструментов Unity ML-Agents, предлагая настраиваемые сцены с целями инспекции, регулируемыми функциями наград и параметрами поведения агентов. Исследователи могут писать собственные сценарии, определять число агентов и задавать учебные планы через API на Python. Пакет поддерживает параллельное обучение, ведение логов в TensorBoard и настраиваемые наблюдения, такие как лазерные лучи, видеопотоки камер и данные о положении. Регулируя гиперпараметры и сложность среды, пользователи могут проводить бенчмарки алгоритмов обучения с подкреплением по показателям охвата, эффективности и координации. Открытый исходный код способствует расширениям для прототипирования роботов, исследований в области кооперативного ИИ и учебных демонстраций в системах с несколькими агентами.
  • Имитация центра вызовов такси на базе ИИ с агентами на основе GPT для бронирования, диспетчеризации, координации водителей и уведомлений.
    0
    0
    Что такое Taxi Call Center Agents?
    Этот репозиторий предоставляет настраиваемую многоглавую платформу для моделирования центра вызовов такси. Определяет отдельных ИИ-агентов: CustomerAgent для запроса поездок, DispatchAgent для выбора водителей на основе близости, DriverAgent для подтверждения назначений и обновления статусов, а также NotificationAgent для выставления счетов и сообщений. Агенты взаимодействуют через цикл оркестрации с использованием вызовов GPT от OpenAI и памяти, что позволяет асинхронный диалог, обработку ошибок и логирование. Разработчики могут расширять или адаптировать запросы агентов, интегрировать системы в реальном времени и прототипировать рабочие процессы по обслуживанию клиентов и диспетчеризации, основанные на ИИ.
Рекомендуемые