專業пользовательские поведения工具

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

пользовательские поведения

  • 一個輕量級的 Node.js 框架,允許多個 AI 代理協作、溝通和管理任務流程。
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    Multi-Agent Framework 是什麼?
    Multi-Agent 是一個幫助你建立並編排多個並行運行的 AI 代理的開發者工具包。每個代理都具有獨立的記憶存儲、提示配置和訊息佇列。你可以定義自訂行為、建立代理間的溝通渠道,並根據代理角色自動委派任務。它利用 OpenAI 的 Chat API 來理解與產生語言,並提供模組化的組件來進行工作流程編排、日誌記錄與錯誤處理。這使得可以建立專門的代理,例如研究助手、資料處理器或客戶支援機器人,共同完成多面向的任務。
  • An open specification defining standardized interfaces and protocols for AI agents to ensure interoperability across platforms.
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    OpenAgentSpec 是什麼?
    OpenAgentSpec defines a comprehensive set of JSON schemas, API interfaces, and protocol guidelines for AI agents. It covers agent registration, capability declaration, messaging formats, event handling, memory management, and extension mechanisms. By following the spec, organizations can create agents that communicate reliably with each other and with host environments, reducing integration effort and fostering a reusable ecosystem of interoperable AI components.
  • APLib 提供自主遊戲測試代理,具有感知、規劃和行動模組,以在虛擬環境中模擬用戶行為。
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    APLib 是什麼?
    APLib旨在簡化在遊戲與模擬環境中開發AI驅動的自主代理。利用受信念-願望-意圖(BDI)啟發的架構,它提供多模組的感知、決策與行動模組。開發者可以通過直觀的API和行為樹定義代理的信念、目標和行為。APLib的代理能通過可定制的感測器解析遊戲狀態,利用內建規劃器制定計劃,並通過執行器與環境互動。這個庫支援Unity、Unreal以及純Java環境的整合,方便自動測試、AI研究與模擬。它鼓勵行為模組重用、快速原型製作及穩健的QA流程,自動化重複測試場景並模擬複雜玩家行為,無需人工干預。
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