專業мультииагентные системы工具

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

мультииагентные системы

  • 一個Python函式庫,提供基於向量的共享記憶體,使AI代理能夠存取、檢索及分享跨工作流程的上下文。
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    Agentic Shared Memory 是什麼?
    Agentic Shared Memory為基於AI的多代理環境提供一個強大的上下文數據管理解決方案。使用向量嵌入和高效資料結構,存儲代理的觀察、決策與狀態轉移,實現無縫的上下文檢索與更新。代理可查詢共享記憶,以存取過去的互動或全球知識,促進行為的一致性與合作解決問題。此函式庫支援與LangChain等流行AI框架或自訂代理協調者的即插即用整合,提供可定制的保留策略、上下文窗口及搜索功能。透過抽象記憶管理,開發者專注於代理邏輯,同時確保在分散或集中的部署中記憶體的可擴展性與一致性,提升系統整體性能,減少重複計算,並增強代理智力。
  • JaCaMo是一個多智能體系統平台,整合了Jason、CArtAgO和Moise,支援可擴展的模組化代理系統編程。
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    JaCaMo 是什麼?
    JaCaMo提供一個統一的環境,用於設計和運行多智能體系統(MAS),整合三個核心組件:用於基於BDI代理的Jason代理語言、用於工件的環境建模CArtAgO,以及用於指定組織結構和角色的Moise。開發者可以撰寫代理計劃、定義帶操作的工件,並在規範框架下組織代理群組。此平台包括模擬、除錯和視覺化MAS交互的工具。支援分散式執行、工件資料庫及彈性訊息傳遞,使得JaCaMo能迅速原型化與研究,例如群體智慧、協作機器人及分散決策。其模組設計確保在學術及工業專案中的擴展性及彈性。
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