Эффективные 自主智能體 решения

Используйте 自主智能體 инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

自主智能體

  • Фреймворк на Python для создания, моделирования и управления системами с множеством агентов с настраиваемыми средами и поведением агентов.
    0
    0
    Что такое Multi-Agent Systems?
    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.
    Основные функции Multi-Agent Systems
    • Базовые классы для агентов и сред
    • Протоколы коммуникации между агентами
    • Синхронные и асинхронные планировщики
    • Логирование и сбор метрик
    • Визуализация симуляций
    • Расширяемая архитектура плагинов
  • Платформа на Python, orchestrирующая динамическое взаимодействие нескольких ИИ-агентов с настраиваемыми ролями, передачей сообщений и координацией задач.
    0
    0
    Что такое Multi-Agent-AI-Dynamic-Interaction?
    Multi-Agent-AI-Dynamic-Interaction предлагает гибкую среду для разработки, настройки и запуска систем, состоящих из нескольких автономных ИИ-агентов. Каждого агента можно наделить конкретными ролями, целями и протоколами связи. Фреймворк управляет передачей сообщений, контекстом беседы и последовательными или параллельными взаимодействиями. Он поддерживает интеграцию с OpenAI GPT, другими API LLM и пользовательскими модулями. Пользователи задают сценарии через YAML или Python-скрипты, указывая детали агентов, шаги рабочей схемы и критерии остановки. Система регистрирует все взаимодействия для отладки и анализа, а также обеспечивает тонкую настройку поведения агентов для экспериментов по сотрудничеству, переговорам, принятию решений и решению сложных задач.
Рекомендуемые