icon
Инструменты ИИ ИИ-агенты MCP Рейтинг Отправить и Рекламировать
Войти

Эффективные マルチエージェントコミュニケーション решения

Используйте マルチエージェントコミュニケーション инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

マルチエージェントコミュニケーション

  • BeeAI Framework

    Открытая платформа для разработчиков для создания, настройки и развертывания автономных AI-агентов с поддержкой плагинов.
    0
    0
    Что такое BeeAI Framework?
    BeeAI Framework предлагает полностью модульную архитектуру для построения интеллектуальных агентов, которые могут выполнять задачи, управлять состоянием и взаимодействовать с внешними инструментами. Включает менеджер памяти для хранения долгосрочного контекста, систему плагинов для интеграции пользовательских навыков и встроенную поддержку связки API и координации нескольких агентов. В Framework доступны SDK для Python и JavaScript, консоль для начальной настройки проектов и скрипты развертывания для облака, Docker или периферийных устройств. Панели мониторинга и инструменты логирования помогают отслеживать производительность агентов и устранять ошибки в реальном времени.
    Основные функции BeeAI Framework
    • Модульная архитектура с плагинами для пользовательских навыков
    • Управление памятью для долгосрочного контекста
    • Координация и коммуникация между несколькими агентами
    • Встроенная интеграция инструментов (API, вебхуки, базы данных)
    • SDK Python и JavaScript
    • Интерфейс командной строки для создания и развертывания проектатов
    • Мониторинг и логирование
    Плюсы и минусы BeeAI Framework

    Минусы

    Плюсы

    Открытый исходный код под управлением Linux Foundation с разработкой, управляемой сообществом
    Поддержка Python и TypeScript с полной функциональной паритетностью
    Независимость от провайдера, поддержка более 10 провайдеров LLM
    Передовые стратегии управления памятью для различных сценариев использования
    Комплексный состав рабочих процессов и управление многоагентной системой
    Встроенное кэширование, управление ресурсами и полная наблюдаемость

  • Learning-to-Communicate-PyTorch

    Фреймворк на PyTorch, позволяющий агентам обучать появляющиеся протоколы коммуникации в задачах мног Agents reinforcement learning.
    0
    0
    Что такое Learning-to-Communicate-PyTorch?
    Данное репозитории реализует появляющуюся коммуникацию в задачах обучения с подкреплением для нескольких агентов с помощью PyTorch. Пользователи могут настроить нейронные сети для отправителей и получателей для игры в референциальные игры или совместную навигацию, побуждая агентов развивать дискретный или непрерывный канал связи. Включены скрипты для обучения, оценки и визуализации изученных протоколов, а также утилиты для создания окружений, кодирования и декодирования сообщений. Исследователи могут расширять их пользовательскими задачами, изменять архитектуру сетей и анализировать эффективность протоколов, что способствует быстрому экспериментированию в области появления коммуникации агентов.

  • AI Football Cup in Java JADE Environment

    Многопользовательская симуляция футбола с использованием JADE, где ИИ-агенты координировано участвуют в автономных футбольных матчах.
    0
    0
    Что такое AI Football Cup in Java JADE Environment?
    AI футбольный Кубок в среде Java JADE — это открытая демонстрация, использующая Java Agent DEvelopment Framework (JADE) для моделирования полного футбольного турнира. Каждый игрок моделируется как автономный агент с поведениями для движения, контроля мяча, передачи и удара, координируя стратегии через обмен сообщениями. Симулятор включает судей и тренеров, обеспечивает соблюдение правил и управляет сетками турнира. Разработчики могут расширить принятие решений с помощью пользовательских правил или интеграции модулей машинного обучения. Эта среда демонстрирует взаимодействие многопользовательских агентов, командную работу и динамическое планирование стратегий в реальном спортивном сценарии.
Рекомендуемые