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社區驅動項目

  • Coaty

    Coaty 是一個基於 TypeScript 的開源框架，實現去中心化的智能體通信與管理，適用於擴展型物聯網應用。
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    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。
    Coaty 核心功能
    • 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
    Coaty 優缺點

    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

    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

  • PommerLearn

    提供PPO、DQN訓練及評估工具的RL框架，用於開發具競爭力的Pommerman遊戲代理人。
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    PommerLearn 是什麼？
    PommerLearn使研究人員和開發者能在Pommerman遊戲環境中訓練多智能體RL機器人。它包含現成的流行演算法（PPO、DQN）實作、彈性的超參數配置文件、自動記錄和訓練指標可視化、模型檢查點和評估腳本。其模組化架構便於擴充新演算法、自訂環境及整合標準ML庫如PyTorch。
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