Эффективные conception du comportement des agents решения

Используйте conception du comportement des agents инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

conception du comportement des agents

  • Открытая платформа системы мультиагентов на базе Java, реализующая поведение агентов, коммуникацию и координацию для распределенного решения задач.
    0
    0
    Что такое Multi-Agent Systems?
    Мультияентные системы предназначены для упрощения создания, настройки и запуска распределенных архитектур на основе агентов. Разработчики могут определять поведение агентов, онтологии коммуникации и описание сервисов через классы Java. Фреймворк управляет настройкой контейнеров, передачей сообщений и жизненным циклом агентов. На основе стандартных протоколов FIPA он поддерживает P2P-переговоры, совместное планирование и модульное расширение. Пользователи могут запускать, отслеживать и отлаживать сценарии с несколькими агентами на одном устройстве или в сети, что делает его идеальным для исследований, обучения и небольших развертываний.
    Основные функции Multi-Agent Systems
    • Java-фреймворк для агентов
    • Общение агентов по FIPA
    • Поддержка поведения и онтологий
    • Управление контейнерами и платформой
    • Примеры сценариев мультиагентов
  • Leap AI — это открытая платформа и фреймворк для создания AI-агентов, которые выполняют вызовы API, чат-боты, генерацию музыки и задачи кодирования.
    0
    0
    Что такое Leap AI?
    Leap AI — это платформа и фреймворк с открытым исходным кодом, разработанный для упрощения создания агентов, управляемых ИИ, в различных областях. Модульная архитектура позволяет разработчикам собирать компоненты для интеграции с API, создания разговорных чат-ботов, генерации музыки и интеллектуальной помощи при кодировании. Используя предопределённые соединители, агенты Leap AI могут вызывать внешние RESTful службы, обрабатывать и отвечать на пользовательский ввод, генерировать оригинальные музыкальные треки и предлагать варианты кода в реальном времени. Основанный на популярных библиотеках машинного обучения, он поддерживает интеграцию собственных моделей, ведение журналов и мониторинг. Пользователи могут определять поведение агентов через конфигурационные файлы или расширять функциональность с помощью плагинов на JavaScript или Python. Развертывание упрощается с помощью контейнеров Docker, безсерверных функций или облачных сервисов. Leap AI ускоряет прототипирование и производство агентов для различных задач.
Рекомендуемые