Эффективные comportements d'agents решения

Используйте comportements d'agents инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

comportements d'agents

  • AgentSimulation — это фреймворк на Python для моделирования автономных агентов в реальном времени в 2D с настройками поведения рулевого управления.
    0
    0
    Что такое AgentSimulation?
    AgentSimulation — это открытая библиотека Python, построенная на Pygame, для моделирования нескольких автономных агентов в 2D-среде. Она позволяет пользователям настраивать свойства агентов, поведения рулевого управления (поиск, бегство, блуждание), обнаружение столкновений, поиск пути и интерактивные правила. С поддержкой визуализации в реальном времени и модульной архитектурой она поддерживает быстрое прототипирование, учебные симуляции и небольшие исследования в области роевого интеллекта или взаимодействия нескольких агентов.
    Основные функции AgentSimulation
    • Множество поведений рулевого управления (поиск, бегство, прибытие, блуждание)
    • Настраиваемые атрибуты агентов (скорость, ускорение)
    • Избегание препятствий и столкновений
    • Визуализация в реальном времени 2D с помощью Pygame
    • Модульные правила взаимодействия среды и агентов
  • Agentic-AI — это фреймворк на Python, позволяющий автономным агентам ИИ планировать, выполнять задачи, управлять памятью и интегрировать пользовательские инструменты с использованием LLMs.
    0
    0
    Что такое Agentic-AI?
    Agentic-AI — это open-source фреймворк на Python, упрощающий создание автономных агентов, использующих крупные языковые модели, такие как GPT от OpenAI. Он включает основные модули для планирования задач, хранения памяти и интеграции инструментов, позволяя агентам разбивать высокоуровневые цели на исполняемые шаги. Фреймворк поддерживает плагины для пользовательских инструментов — API, веб-скрапинг, запросы в базы данных — что позволяет агентам взаимодействовать с внешними системами. В нем реализован движок цепочного рассуждения для координации планирования и циклов выполнения, механизмы контекстного восстановления памяти и принятия решений. Разработчики могут легко настраивать поведение агента, отслеживать журналы действий и расширять функциональность для масштабируемой, адаптируемой автоматизации с помощью ИИ в различных областях.
Рекомендуемые