Эффективные cooperação entre agentes решения

Используйте cooperação entre agentes инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

cooperação entre agentes

  • Open ACN обеспечивает децентрализованную координацию, согласование и обмен информацией между мультиагентными системами для построения масштабируемых автономных кросс-платформенных AI-агентовых сетей.
    0
    0
    Что такое Open ACN?
    Open ACN — это надёжное решение платформ и фреймворков AI, разработанное для построения децентрализованных мультиагентных систем. Оно предлагает набор протоколов согласования, предназначенных для совместной работы агентов, обеспечивая надёжное принятие решений между геодистрибутивными узлами. В фреймворк входит модульный уровень коммуникации, настраиваемые плагины стратегий и встроенная среда симуляции для комплексных тестов. Разработчики могут определять поведение агентов, запускать их на Linux, macOS, Windows или Docker и использовать систему логирования и мониторинга в реальном времени. Предоставляя расширяемые API и гладкую интеграцию существующих моделей машинного обучения, Open ACN упрощает сложные задачи оркестрации и способствует созданию интероперабельных, устойчивых автономных сетей, пригодных для робототехники, автоматизации цепочек поставок, децентрализованных финансов и IoT.
    Основные функции Open ACN
    • Децентрализованные протоколы согласования
    • Модульные уровни связи
    • Plug-and-play стратегии
    • Встроенная среда симуляции
    • Реальное время журналирования и мониторинга
    • Расширяемые API на Python
  • Реализует предсказательное распределение наград между несколькими агентами обучения с усилением для содействия развитию и оценке совместных стратегий.
    0
    0
    Что такое Multiagent-Prediction-Reward?
    Multiagent-Prediction-Reward — это исследовательский каркас, объединяющий предсказательные модели и механизмы распределения наград для многог агентного обучения с усилением. В его состав входят оболочки окружения, нейронные модули для прогнозирования действий сверстников и настраиваемая логика маршрутизации наград, адаптирующаяся к результатам работы агентов. Репозиторий содержит конфигурационные файлы, образцовые скрипты и панели оценки для проведения экспериментов по совместным задачам. Пользователи могут расширять код для тестирования новых функций наград, интеграции новых окружений и сравнения с существующими алгоритмами RL для множественных агентов.
Рекомендуемые