Coaty
0
Coaty 提供模組化、反應式且去中心化的架構，用於建構物聯網解決方案。它利用 TypeScript 智能體來發現、通信和協調跨設備的資源，並內建訊息路由、資料同步與狀態管理服務。開發者可以組合自訂的智能體行為，部署分散式服務，並與 MQTT 或 WebSocket 代理整合，以確保邊緣設備與雲端元件的無縫協作。
推廣此工具
更新此工具
Coaty 提供模組化、反應式且去中心化的架構，用於建構物聯網解決方案。它利用 TypeScript 智能體來發現、通信和協調跨設備的資源，並內建訊息路由、資料同步與狀態管理服務。開發者可以組合自訂的智能體行為，部署分散式服務，並與 MQTT 或 WebSocket 代理整合，以確保邊緣設備與雲端元件的無縫協作。
精選
Coaty 是什麼？
Coaty 是一款由 TypeScript 撰寫的開源工具包，用於開發使用軟體智能體的協作式去中心化物聯網應用。它提供一個容器運行時，可承載智能體實例、一個用於動態資源查詢的發現與註冊服務，以及用於事件分發的 pub/sub 通訊層。內建的存儲適配器同步多設備狀態，而彈性的資料模型允許擴展與分享領域對象。Coaty 支援多種傳輸協定，如 MQTT 和 WebSocket，能在邊緣、霧端和雲端之間提供穩健的即時互操作，無中心失點。
誰會使用 Coaty？
- 物聯網應用開發者
- 系統整合商
- 嵌入式軟體工程師
- 軟體架構師
- 研究與原型團隊
如何使用 Coaty？
- 步驟一：在您的 TypeScript/Node.js 項目中，透過 npm 或 yarn 安裝 Coaty 套件。
- 步驟二：匯入並配置帶有所需傳輸選項（MQTT、WebSocket）的 Coaty 容器。
- 步驟三：定義您的領域模型和物件架構，以供智能體共享。
- 步驟四：建立並註冊智能體類別，實作 onMessage 與 onObject 處理函式。
- 步驟五：在邊緣設備或雲端部署多個容器實例，並指向同一代理。
- 步驟六：使用 Coaty 的發現服務來定位並與已部署的智能體通信。
- 步驟七：透過加入存儲適配器或自訂行為來監控與擴展智能體。
平台
- web
- mac
- windows
- linux
Coaty 的核心特徵與益處
主要功能
- 分散式智能體容器運行環境
- 物件註冊與發現服務
- MQTT 和 WebSocket 的 pub/sub 通訊
- 可插拔存儲與資料同步
- 可擴展的 TypeScript 資料建模
- 反應式事件處理
優點
- 去中心化、容錯架構
- 在邊緣與雲端環境中擴展
- 模組化、可擴展並支持自訂智能體
- 即時互通，無中央樞紐
- 開源並由社群推動
- 多平台支援
Coaty 的主要使用案例與應用
- 智慧製造與工業4.0
- 建築與設施自動化
- 連網車隊
- 環境與資產監控
- 數位孿生協調
Coaty 的優點與缺點
優點
完全分散式的通訊框架，消除中央協調的需求
支援動態情境演進，允許執行時調整與擴充
跨平台支援，包括瀏覽器、Node.js及行動裝置
輕量且模組化的架構，設計用於容易整合與擴展
開源且採用寬鬆的MIT授權，支持商業用途
基於情境的強大分散式資料共享及物聯網資料智慧路由
反應式程式設計範式，簡化非同步事件處理
缺點
有限的直接終端用戶產品；主要是一個需要開發者整合的框架
沒有專門的定價頁面或可見的商業方案
缺乏行動裝置或應用商店的存在，限制了直接消費者的採用
由於分散式系統的複雜性，新開發者預期會有陡峭的學習曲線
Coaty 的常見問答
Coaty 公司信息
- Coaty Project
Coaty 的分析
訪問隨時間變化
每月訪問次數
2.1k
平均訪問時長
00:00:41
每次訪問的頁面數
2.39
跳出率
31.41%
Aug 2025 - Oct 2025 所有流量
地理位置
前 1 區域
India
100%
Aug 2025 - Oct 2025 全球桌面版
流量來源
Search
40.71%
Direct
38.61%
Referrals
14.01%
Social
3.78%
Paid Referrals
2.01%
Mail
0.18%
Aug 2025 - Oct 2025 桌面版
Coaty 評論
5/5
Coaty 的主要競爭對手和替代方案？
- Eclipse Ditto
- Apache Edgent
- Node-RED
- ThingsBoard
- AWS IoT Greengrass
- Azure IoT Edge
您可能也喜歡：
基於 Streamlit 的使用者界面，展示 AIFoundry AgentService，讓用戶通過 API 創建、配置並與 AI 代理人互動。
An AI platform enabling creation of autonomous agents with memory, tool integration, and GPT-4–powered task automation.
Offensive Graphs uses AI to automatically generate attack path graphs from network data, empowering security teams with clear visualization.