Эффективные filtrage de messages решения

Используйте filtrage de messages инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

filtrage de messages

  • Демонстрация межагентной коммуникации на Java с использованием JADE, показывающая двустороннее взаимодействие, парсинг сообщений и координацию агентов.
    0
    0
    Что такое Two-Way Agent Communication using JADE?
    Данное репозитории обеспечивает практическую демонстрацию двусторонней связи между агентами, построенными на фреймворке JADE. Включает пример классов Java, показывающих настройку агентов, создание сообщений по стандарту FIPA-ACL и обработку поведения асинхронно. Разработчики могут наблюдать за отправкой агентом A запроса REQUEST, обработкой запроса агентом B и ответом сообщением INFORM. В коде показано регистрация агентов с помощью DFService, использование циклических и одноразовых поведений, применение шаблонов сообщений для фильтрации и ведение логов диалогов. Идеально подходит для прототипирования обменов между агентами, пользовательских протоколов или интеграции JADE-агентов в более крупные распределённые системы ИИ.
    Основные функции Two-Way Agent Communication using JADE
    • Обеспечение обмена сообщениями по стандарту FIPA-ACL с REQUEST и INFORM
    • Регистрация агентов в Facilitator (DF) через вызовы DFService.register
    • Использование циклических и однократных поведенческих шаблонов
    • Фильтрация сообщений с помощью шаблонов
    • Логирование диалогов через консоль
  • AgentMesh координирует несколько AI-агентов в Python, обеспечивая асинхронные рабочие процессы и специальные конвейеры задач с помощью сетевой топологии mesh.
    0
    0
    Что такое AgentMesh?
    AgentMesh предоставляет модульную инфраструктуру, позволяющую разработчикам создавать сети AI-агентов, каждый из которых сосредоточен на конкретной задаче или области. Агенты могут обнаруживаться и регистрироваться динамически во время выполнения, обмениваться сообщениями асинхронно и следовать настраиваемым правилам маршрутизации. Фреймворк управляет повторными попытками, резервными копиями и восстановлением ошибок, поддерживая многогранные конвейеры для обработки данных, поддержки принятия решений или диалоговых приложений. Легко интегрируется с существующими моделями LLM и пользовательскими моделями через простой интерфейс плагинов.
Рекомендуемые