專業journalisation de données工具

專為高效與穩定性設計的journalisation de données工具,是實現專業成果的不二選擇。

journalisation de données

  • AgentSimJS是一個用於模擬具有可自定義代理、環境、行動規則和交互的多代理系統的JavaScript框架。
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    AgentSimJS 是什麼?
    AgentSimJS旨在簡化JavaScript中大規模基於代理的模型創建與執行。通過模組化架構,開發者可以定義具有自定義狀態、傳感器、決策函數和執行器的代理,然後整合到由全域變數參數化的動態環境中。該框架協調離散時間步長的模擬,管理代理之間的基於事件的消息傳遞,並記錄交互數據供分析。視覺化模組支持使用HTML5 Canvas或外部庫進行即時渲染,插件則可實現與統計工具的整合。AgentSimJS可在現代網頁瀏覽器和Node.js運行,非常適合互動式Web應用、學術研究、教育工具,以及群體智慧、群眾動態或分佈式AI實驗的快速原型設計。
    AgentSimJS 核心功能
    • 自定義狀態、傳感器和執行器的代理類別定義
    • 離散時間步長模擬引擎
    • 基於事件的代理消息傳遞
    • 具有全域參數的環境建模
    • 利用Canvas或外部庫的即時可視化
    • 資料記錄與匯出供分析
    • 擴展功能的插件系統
    • 同步和非同步執行模式
  • 一個Python框架,使開發者能夠定義、協調並模擬由大型語言模型支持的多智能體互動。
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    LLM Agents Simulation Framework 是什麼?
    LLM代理模擬框架能設計、執行及分析模擬環境,讓自主代理透過大型語言模型進行互動。用戶可以註冊多個代理實例,分配可自定義的提示與角色,並指定通訊管道,例如訊息傳遞或共用狀態。此框架串連模擬週期、收集日誌並計算指標,如輪次頻率、回應延遲和成功率。它支援與OpenAI、Hugging Face及本地LLM的無縫整合。研究人員可建立複雜場景—如談判、資源配置或協作解決問題—以觀察新興行為。模組化插件架構允許新增代理行為、環境約束或可視化模組,促進可重複實驗。
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