Эффективные 訊息路由 решения

Используйте 訊息路由 инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

訊息路由

  • uAgents предоставляет модульную платформу для создания децентрализованных автономных ИИ-агентов, способных к коммуникации, координации и обучению между равными.
    0
    0
    Что такое uAgents?
    uAgents — это модульная JavaScript-библиотека, которая даёт возможность разработчикам создавать автономных, децентрализованных ИИ-агентов, способных обнаруживать пиров, обмениваться сообщениями, работать над задачами и адаптироваться с помощью обучения. Агенты общаются через протоколы gossip на базе libp2p, регистрируют возможности через on-chain реестры и договариваются о соглашениях уровня услуг с помощью смарт-контрактов. Основная библиотека управляет событиями жизненного цикла агента, маршрутизацией сообщений и расширяемыми поведениями, такими как обучение с подкреплением и распределение задач на основе рынка. С помощью настраиваемых плагинов uAgents может интегрироваться с блокчейном Fetch.ai, внешними API и оракулами, позволяя агентам выполнять реальные действия, получать данные и принимать решения в распределённых средах без централизованной координации.
    Основные функции uAgents
    • Обмен сообщениями peer-to-peer по libp2p
    • Управление жизненным циклом агента
    • Модули поведения и обработки сообщений
    • Интеграция со смарт-контрактами и реестром on-chain
    • Архитектура плагинов для расширяемости
    • Поддержка обучения с подкреплением
  • 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