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научные приложения

  • 一個基於Java的開源多代理系統框架,實現代理行為、通信與協調,用於分散式問題解決。
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    Multi-Agent Systems 是什麼?
    多代理系統旨在簡化分散式代理架構的創建、配置與執行。開發者可以在Java類中定義代理行為、通信本體與服務描述。框架負責容器設置、訊息傳輸與生命週期管理。基於FIPA標準協議,支持點對點協商、合作規劃及模組擴展。用戶可在單機或跨網絡主機運行、監控與除錯多代理場景,非常適合科研、教育與小型部署。
  • 一個基於ReAct並開源的AI代理,由DeepSeek構建,可實現動態問答和從定制數據源檢索知識。
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    ReAct AI Agent from Scratch using DeepSeek 是什麼?
    該儲存庫提供逐步教程和範例實作,用於創建使用DeepSeek進行高維度向量檢索的ReAct AI代理。內容涵蓋環境配置、依賴安裝及自定義數據的向量存储配置。該代理利用ReAct模式結合推理和外部知識查找,產生透明且可解釋的回應。用戶可擴展系統,加入更多文件載入器、微調Prompt模板或更換向量資料庫。此彈性框架能幫助開發者與研究者快速原型設計強大的對話代理,實現推理、檢索及多知識源的無縫互動,只需幾行Python程式碼。
  • 開源Python框架,使自主AI代理能設定目標、規劃動作及反覆執行任務。
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    Self-Determining AI Agents 是什麼?
    Self-Determining AI Agents是一個Python框架,旨在簡化自主AI代理的建立。它具有可自定義的規劃循環,在該循環中代理產生任務、規劃策略並使用整合工具執行。框架包括持久記憶模組以保留上下文,彈性的任務排程系統,以及用於Web API或資料庫查詢等自訂工具整合的鉤子。開發者能透過配置檔或程式碼定義代理目標,框架則負責迭代決策流程。支援日誌記錄、性能監控,並能擴展新的規劃演算法。非常適合用於研究、自動化工作流程及智能多代理系統的快速原型設計。
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