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.

Multi-Agent System предоставляет легковесный, но мощный набор инструментов для проектирования и выполнения симуляций с несколькими агентами. Пользователи могут создавать собственные классы агентов для инкапсуляции логики принятия решений, определять объекты Environment для моделирования состояний и правил мира, а также настраивать движок симуляции для организации взаимодействий. Фреймворк поддерживает модульные компоненты для логирования, сбора метрик и базовой визуализации для анализа поведения агентов в кооперативных или враждебных сценариях. Подходит для быстрого прототипирования ройной робототехники, распределения ресурсов и экспериментов по децентрализованному управлению.

Сеть Rivalz предназначена для устранения разрыва между несколькими агентами ИИ, позволяя им обмениваться информацией и ресурсами. Этот совместный подход не только улучшает производительность отдельных агентов, но и максимизирует общую эффективность ИИ. Через безопасные обмены данными агенты могут учиться друг у друга, быстрее адаптироваться к изменениям и предоставлять более сложные решения для пользователей. С Rivalz организации могут раскрыть полный потенциал своих технологий ИИ, что приводит к улучшению принятия решений и упрощению операций.