Решения benutzerdefinierte Entscheidungsfindung для эффективности

Откройте надежные и мощные benutzerdefinierte Entscheidungsfindung инструменты, которые обеспечивают высокую производительность.

benutzerdefinierte Entscheidungsfindung

  • Skeernir — это шаблон фреймворка AI-агентов, который обеспечивает автоматизированную игру и контроль процессов через интерфейсы марионеточного мастера.
    0
    0
    Что такое Skeernir?
    Skeernir — это открытый исходный код фреймворка AI-агентов, предназначенного для ускорения разработки агентов-маэстро для автоматизации игр и оркестрации процессов. Проект включает базовый шаблон, основные API и примерные модули, показывающие, как связать логику агента с целевыми окружениями, будь то моделирование игрового процесса или управление задачами операционной системы. Его расширяемая архитектура позволяет пользователям внедрять собственные стратегии принятия решений, подключать модели машинного обучения и управлять жизненным циклом агента на Windows, Linux и macOS. Встроенное логирование и поддержка конфигурации упрощают тестирование, отладку и развёртывание автономных AI-агентов.
    Основные функции Skeernir
    • Модульная структура для разработки агентов
    • API управления в стиле марионеточного мастера
    • Примеры модулей для контроля игр и процессов
    • Мультиплатформенная совместимость
    • Настраиваемое логирование и управление жизненным циклом
  • Фреймворк на Python для создания, моделирования и управления системами с множеством агентов с настраиваемыми средами и поведением агентов.
    0
    0
    Что такое Multi-Agent Systems?
    Multi-Agent Systems предоставляет полный набор инструментов для создания, управления и наблюдения за взаимодействиями автономных агентов. Разработчики могут определить классы агентов с собственной логикой принятия решений, настроить сложные среды с ресурсами и правилами, а также реализовать каналы связи для обмена информацией. Framework поддерживает синхронное и асинхронное планирование, реагирование на события и включает логирование для метрик производительности. Пользователи могут расширять основные модули или интегрировать внешние модели ИИ для повышения интеллекта агентов. Визуализационные средства отображают симуляции в реальном времени или после их выполнения, что помогает анализировать возникающие поведенческие паттерны и оптимизировать параметры системы. От академических исследованиях до прототипных распределенных систем — Multi-Agent Systems упрощает полный цикл симуляций с несколькими агентами.
Рекомендуемые