Эффективные 사용자 정의 행동 решения

Используйте 사용자 정의 행동 инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

사용자 정의 행동

  • Легкий фреймворк для Node.js, позволяющий нескольким агентам ИИ сотрудничать, общаться и управлять рабочими потоками задач.
    0
    0
    Что такое Multi-Agent Framework?
    Multi-Agent — это набор инструментов для разработчиков, который помогает создавать и управлять несколькими параллельно работающими агентами ИИ. Каждый агент хранит собственную память, настройки подсказок и очередь сообщений. Вы можете определять пользовательское поведение, настраивать каналы связи между агентами и автоматически делегировать задачи в зависимости от ролей агентов. Он использует API Chat OpenAI для понимания и генерации языка и предоставляет модульные компоненты для оркестрации рабочих процессов, логгирования и обработки ошибок. Это позволяет создавать специализированных агентов, таких как научные ассистенты, обработчики данных или боты поддержки клиентов, которые совместно работают над сложными задачами.
    Основные функции Multi-Agent Framework
    • Определение и регистрация нескольких агентов ИИ
    • Индивидуальные хранилища памяти для каждого агента
    • Обмен сообщениями и делегирование между агентами
    • Оркестрация рабочих процессов и маршрутизация задач
    • Интеграция API Chat OpenAI
    • Настраиваемые подсказки и поведения
    • Ведение логов и отслеживание истории разговоров
  • APLib предоставляет автономных агентов для тестирования игр с модулями восприятия, планирования и действий, моделирующими поведение пользователей в виртуальных средах.
    0
    0
    Что такое APLib?
    APLib разработан для упрощения создания автономных агентов на базе ИИ в игровых и симуляционных средах. Используя архитектуру, вдохновлённую Belief-Desire-Intention (BDI), он предлагает модульные компоненты для восприятия, принятия решений и выполнения действий. Разработчики задают убеждения, цели и поведение через интуитивно понятные API и деревья поведения. Агенты APLib могут интерпретировать состояние игры через настраиваемые сенсоры, формировать планы с помощью встроенных планировщиков и взаимодействовать с окружением через исполнительные механизмы. Библиотека поддерживает интеграцию с Unity, Unreal и чистыми Java-окружениями, что облегчает автоматическое тестирование, исследования ИИ и симуляции. Она способствует повторному использованию модулей поведения, быстрому прототипированию и созданию надёжных QA-рабочих процессов за счёт автоматизации повторяющихся сценариев тестирования и моделирования сложного поведения игроков без ручных вмешательств.
Рекомендуемые