Эффективные シミュレーションメトリクス решения

Используйте シミュレーションメトリクス инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

シミュレーションメトリクス

  • Python-рамка, позволяющая разработчикам определять, координировать и моделировать взаимодействия многоагентов, управляемые большими языковыми моделями.
    0
    0
    Что такое LLM Agents Simulation Framework?
    Фреймворк моделирования агентов LLM позволяет разрабатывать, выполнять и анализировать моделируемые среды, где автономные агенты взаимодействуют через большие языковые модели. Пользователи могут регистрировать несколько экземпляров агентов, назначать настраиваемые подсказки и роли, а также указывать каналы связи, такие как обмен сообщениями или общий состояние. Фреймворк управляет циклами моделирования, собирает журналы и вычисляет показатели, такие как частота ходов, задержка отклика и показатели успеха. Он обеспечивает бесшовную интеграцию с OpenAI, Hugging Face и локальными LLM. Исследователи могут создавать сложные сценарии — переговоры, распределение ресурсов или совместное решение проблем — чтобы наблюдать за возникающим поведением. Расширяемая архитектура плагинов позволяет добавлять новые поведения агентов, ограничения окружения или модули визуализации, способствуя воспроизводимым экспериментам.
    Основные функции LLM Agents Simulation Framework
    • Оркестровка многоагентов с использованием бекендов LLM
    • Настраиваемые роли и подсказки агентов
    • Настраиваемые каналы связи
    • Управление и планирование цикла моделирования
    • Логирование и сбор метрик
    • Расширяемость на основе плагинов
Рекомендуемые