Jason-RL fügt dem Jason Multi-Agenten-Framework eine Verstärkendes Lernen-Schicht hinzu, die es AgentSpeak-BDI-Agenten ermöglicht, Aktions-Auswahl-Politiken durch Belohnungsfeedback zu erlernen. Es implementiert Q-Learning und SARSA, unterstützt die Konfiguration von Lernparametern (Lernrate, Diskontfaktor, Explorationsstrategie) und protokolliert Trainingsmetriken. Durch die Definition von Belohnungsfunktionen in Agentenplänen und das Ausführen von Simulationen können Entwickler beobachten, wie Agenten im Laufe der Zeit Entscheidungsfindung verbessern und sich an sich ändernde Umgebungen anpassen, ohne manuell Politiken zu codieren.

Shepherding ist ein Open-Source-Simulationsframework, das für Reinforcement-Learning-Forscher und Entwickler entwickelt wurde, um Multi-Agent-Hütaufgaben zu untersuchen und umzusetzen. Es bietet eine mit Gym kompatible Umgebung, in der Agenten Verhalten wie Umrunden, Sammeln und Verteilen von Zielgruppen in kontinuierlichen oder diskreten Räumen erlernen können. Das Framework umfasst modulare Belohnungsformungsfunktionen, Umgebungsparametrisierung und Logging-Tools zur Überwachung der Trainingsleistung. Benutzer können Hindernisse, dynamische Agentenzahlen und eigene Policies mit TensorFlow oder PyTorch definieren. Visualisierungsskripte erzeugen Trajektorienplots und Videos der Agenteninteraktionen. Das modulare Design von Shepherding ermöglicht eine nahtlose Integration mit bestehenden RL-Bibliotheken, um reproduzierbare Experimente, Benchmarking innovativer Koordinationsstrategien und die schnelle Entwicklung KI-gestützter Hütlösungen zu realisieren.

OpenMAS ist darauf ausgelegt, die Entwicklung und Bewertung von dezentralen KI-Agenten und Multi-Agenten-Koordinationsstrategien zu erleichtern. Es bietet eine modulare Architektur, die es ermöglicht, benutzerdefinierte Agentenverhalten, dynamische Umweltmodelle und Inter-Agenten-Nachrichtenaustauschprotokolle zu definieren. Das Framework unterstützt physikbasierte Simulation, ereignisgesteuerte Ausführung und Plugin-Integration für KI-Algorithmen. Benutzer können Szenarien über YAML oder Python konfigurieren, Agenteninteraktionen visualisieren und Leistungsmetriken mittels integrierter Analysewerkzeuge sammeln. OpenMAS beschleunigt die Prototypentwicklung in Forschungsbereichen wie Schwarmintelligenz, kooperative Robotik und verteilte Entscheidungsfindung.