專業simulação de múltiplos agentes工具

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

simulação de múltiplos agentes

  • AgentSimulation 是一個用於實時 2D 自主代理模擬的 Python 框架,具有可自訂的操控行為。
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    AgentSimulation 是什麼?
    AgentSimulation 是一個建立在 Pygame 之上的開源 Python 函式庫,用於在 2D 環境中模擬多個自主代理。它允許用戶配置代理屬性、操控行為(如搜尋、逃跑、漫遊)、碰撞檢測、路徑尋找及互動規則。藉由實時渲染和模組化設計,支援快速原型設計、教學模擬及群體智慧或多代理互動的小規模研究。
    AgentSimulation 核心功能
    • 多種操控行為(搜尋、逃跑、抵達、漫遊)
    • 可自訂代理屬性(速度、加速度)
    • 障礙物與碰撞避免
    • 與 Pygame 一起的即時 2D 視覺化
    • 模組化環境與代理互動規則
  • 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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