直覺操作的Peer-to-Peer Communication工具

快速掌握並使用Peer-to-Peer Communication工具,不論新手或專業人士,都能享受流暢的操作體驗。

Peer-to-Peer Communication

  • uAgents 提供一個模組化框架,用於構建具有點對點通信、協作和學習能力的去中心化自主AI代理。
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    uAgents 是什麼?
    uAgents 是一個模組化的 JavaScript 框架,讓開發者能建構具備自主性、去中心化的AI代理,這些代理可以發現其他點對點、交換訊息、協作任務,並進行學習適應。代理透過 libp2p 群播協議通信,使用鏈上登記檔註冊能力,並利用智能合約協商服務層協議。核心庫管理代理的生命周期事件、訊息路由以及如強化學習和市場導向任務分配等可擴展的行為。藉由客製化插件,uAgents可整合 Fetch.ai 的帳本、外部API和預言機網絡,使代理能執行現實世界動作、數據採集與決策,並在無中心管理的分散環境中運作。
  • 一個基於 Rust 的運行時,使去中心化的 AI 代理群具有插件驅動的消息傳遞和協調能力。
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    Swarms.rs 是什麼?
    Swarms.rs 是執行基於群組的 AI 代理程式的核心 Rust 運行時。它具有模組化插件系統以整合自訂邏輯或 AI 模型,點對點通信層以實現點對點消息傳遞,以及非同步執行器來調度代理行為。這些組件共同允許開發者設計、部署和擴展複雜的去中心化代理網絡,用於模擬、自動化和多代理協作任務。
  • InAppChat 提供優雅的應用內聊天服務,易於整合且具有先進的功能。
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    In-App Chat 是什麼?
    InAppChat 是一個全面的應用內溝通平台。它擁有先進的工具如 1Chatbot 和 1Webchat,為企業提供靈活的點對點、點對機器及機器對機器聊天互動解決方案。透過整合尖端的 AI 和自然語言理解庫,InAppChat 確保在您的應用中實現無縫且高效的溝通,增強用戶參與度和運營支持。
  • 去中心化策略執行、高效協調以及多智能體強化學習代理在不同環境中的可擴展訓練框架。
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    DEf-MARL 是什麼?
    DEf-MARL(多智能體強化學習去中心化執行框架)提供一個穩健的基礎設施,用於執行與訓練合作智能體,無需中央控制。它利用點對點通訊協議,分享政策與觀測數據,實現局部互動協調。該框架能無縫整合PyTorch及TensorFlow等常用RL工具包,提供可自訂的環境包裝器、分散式Rollout收集與梯度同步模組。用戶可定義特定智能體的觀測空間、獎勵函數與通訊拓撲。DEf-MARL支持運行時動態添加與移除智能體,通過複製關鍵狀態提升錯誤容忍,並採用自適應通訊調度平衡探索與利用。它透過平行模擬環境並減少中心瓶頸,加速訓練,適用於大規模MARL研究及工業模擬。
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