Ein AI-Fußballpokal in einer Java-JADE-Umgebung ist eine Open-Source-Demonstration, die das Java Agent Development Framework (JADE) nutzt, um ein vollständiges Fußballturnier zu simulieren. Es modelliert jeden Spieler als autonomen Agent mit Verhaltensweisen für Bewegung, Ballkontrolle, Passen und Schießen, die via Nachrichtenkoordination Strategien umsetzen. Der Simulator umfasst Schiedsrichter- und Trainer-Agenten, erzwingt Spielregeln und verwaltet Turnierpläne. Entwickler können Entscheidungsfindung durch benutzerdefinierte Regeln erweitern oder Machine-Learning-Module integrieren. Diese Umgebung illustriert Multi-Agenten-Kommunikation, Teamarbeit und dynamische Strategieplanung in einem Echtzeit-Sportszenario.

Autogen Studio Research ist ein auf GitHub gehosteter Forschungsprototyp zum Erstellen, Visualisieren und Iterieren von Multi-Agenten-KI-Anwendungen. Es bietet eine webbasierte Benutzeroberfläche, mit der Sie Agentenkomponenten per Drag & Drop anordnen, Kommunikationskanäle definieren und Ausführungspipelines konfigurieren können. Im Hintergrund verwendet es ein Python SDK, um verschiedene LLM-Backends (OpenAI, Azure, lokale Modelle) zu verbinden, und bietet Echtzeit-Logging, Metriken und Debugging-Tools. Die Plattform ist für die schnelle Prototypentwicklung von kollaborativen Agentensystemen, Entscheidungsprozessen und automatisierter Aufgabensteuerung konzipiert.

Das Repository des Contract Net Protocol bietet eine vollständige Java-Implementierung des FIPA Contract Net Interaktionsprotokolls. Entwickler können Manager- und Auftragnehmer-Agenten erstellen, die CFP (Call For Proposal), Angebote, Zusagen und Ablehnungen über Agentenkommunikationskanäle austauschen. Der Code umfasst Kernmodule für die Aufgabenverbreitung, Bieteraufnahme, Angebotsevaluation anhand anpassbarer Kriterien, Vertragsvergabe und Überwachung des Ausführungsstatus. Es kann in größere Multi-Agenten-Frameworks integriert oder als eigenständige Bibliothek für Forschungssimulationen, industrielle Planung oder Robotikkoordination verwendet werden.

JADE-DR-VPP ist ein Open-Source-Java-Framework, das ein Multi-Agenten-System für die Laststeuerung in virtuellen Kraftwerken (VPP) implementiert. Jeder Agent repräsentiert eine flexible Last- oder Erzeugungseinheit, die über JADE-Nachrichten kommuniziert. Das System orchestriert Laststeuerungsereignisse, plant Lastanpassungen und aggregiert Ressourcen, um Netzsignale zu erfüllen. Benutzer können das Verhalten der Agenten konfigurieren, Simulationen in großem Maßstab durchführen und Leistungsmetriken für Energiemanagementstrategien analysieren.

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.

JASA stellt eine umfassende Sammlung von Java-Bibliotheken für den Bau und Betrieb von Multi-Agenten-Systemsimulationen bereit. Es unterstützt das Management des Agentenlebenszyklus, Ereignisplanung, asynchronen Nachrichtenversand und Umgebungsmodellierung. Entwickler können Kernklassen erweitern, um benutzerdefinierte Verhaltensweisen zu implementieren, externe Datenquellen zu integrieren und Simulationsergebnisse zu visualisieren. Das modulare Design und die klare API-Dokumentation erleichtern schnelle Prototypenentwicklung und Skalierbarkeit, was es für akademische Forschung, Lehre und Machbarkeitsstudien im auf Agenten basierenden Modellieren geeignet macht.

Das Mesa-Räuber-Beute-Modell ist eine Open-Source-Implementierung des klassischen Lotka-Volterra-Systems, basierend auf dem Mesa-Agentenmodellierungsframework. Es simuliert einzelne Räuber- und Beutetier-Agenten, die sich auf einem Gitter bewegen und interagieren, wobei Beute sich reproduziert und Räuber nach Nahrung suchen, um zu überleben. Nutzer können Anfangspopulationen, Reproduktionswahrscheinlichkeiten, Energieverbrauch und weitere Umweltparameter über eine webbasierte Schnittstelle konfigurieren. Die Simulation liefert Echtzeit-Visualisierungen, inklusive Wärmebildkarten und Populationskurven, sowie Datenlogs für die Nachanalyse. Forscher, Pädagogen und Studenten können das Modell erweitern, indem sie das Verhalten der Agenten anpassen, neue Spezies hinzufügen oder komplexe ökologische Regeln integrieren. Das Projekt ist benutzerfreundlich, für schnelles Prototyping und lehrreiche Demonstrationen ökologischer Dynamiken konzipiert.

Das Projekt verwendet das JADE (Java Agent DEvelopment) Framework, um eine Multi-Agenten-Umgebung zu erstellen. Es definiert Agenten, die sich beim AMS und DF der Plattform registrieren, ACL-Nachrichten austauschen und Verhaltensweisen wie zyklisch, einstufig und FSM ausführen. Beispielsszenarien umfassen Käufer-Verkäufer-Verhandlungen, Contract-Net-Protokolle und Aufgabenverteilung. Ein GUI-Agenten-Container hilft, Laufzeitzustände der Agenten und Nachrichtenflüsse zu überwachen.

Multi-Agenten-Systeme bietet ein umfassendes Toolkit zur Erstellung, Steuerung und Beobachtung der Interaktionen autonomer Agenten. Entwickler können Agentenklassen mit eigenem Entscheidungslogik definieren, komplexe Umgebungen mit konfigurierbaren Ressourcen und Regeln einrichten und Kommunikationskanäle für den Informationsaustausch implementieren. Das Framework unterstützt synchrone und asynchrone Planung, ereignisgesteuerte Verhaltensweisen und integriert Protokollierung für Leistungsmetriken. Nutzer können Kernmodule erweitern oder externe KI-Modelle integrieren, um die Agentenintelligenz zu verbessern. Visualisierungstools stellen Simulationen in Echtzeit oder nachträglich dar, um Emergenzverhalten zu analysieren und Systemparameter zu optimieren. Von akademischer Forschung bis zu Prototypen verteilter Anwendungen vereinfacht Multi-Agenten-Systeme End-to-End-Simulationen.

Dieses Open-Source-Framework kombiniert die AgentSimJs-Agentenmodellierungsbibliothek mit der 3D-Grafik-Engine von Three.js, um interaktive, browserbasierte Multi-Agenten-Simulationen zu liefern. Benutzer können Agententypen, Verhaltensweisen und Umweltregeln definieren, Kollisionsdetektion und Ereignisverwaltung konfigurieren und Simulationen in Echtzeit mit anpassbaren Rendering-Optionen visualisieren. Die Bibliothek unterstützt dynamische Steuerung, Szenenverwaltung und Leistungstuning, was sie ideal für Forschung, Bildung und Prototypenentwicklung komplexer agentenbasierter Szenarien macht.

Multi-Agent System bietet ein leichtgewichtiges, aber leistungsstarkes Toolkit zur Gestaltung und Durchführung von Multi-Agenten-Simulationen. Nutzer können benutzerdefinierte Agentenklassen erstellen, um Entscheidungslogik zu kapseln, Umweltobjekte definieren, um Weltzustände und Regeln darzustellen, und eine Simulationsmaschine konfigurieren, um Interaktionen zu orchestrieren. Das Framework unterstützt modulare Komponenten für Protokollierung, Metrikensammlung und grundlegende Visualisierung zur Analyse des Agentenverhaltens in kooperativen oder feindlichen Umgebungen. Es eignet sich für schnelles Prototyping von Schwarmrobotik, Ressourcenallokation und verteilten Steuerungsexperimenten.

AgentSimJS wurde entwickelt, um die Erstellung und Ausführung großskaliger, agentenbasierter Modelle in JavaScript zu vereinfachen. Mit seiner modularen Architektur können Entwickler Agenten mit eigenen Zuständen, Sensoren, Entscheidungsfunktionen und Aktuatoren definieren und sie in dynamische Umgebungen integrieren, die durch Globale Variablen parametrisiert sind. Das Framework steuert diskrete Zeitschritt-Simulationen, verwaltet eventgesteuerten Nachrichtenverkehr zwischen Agenten und protokolliert Interaktionsdaten für die Analyse. Visualisierungsmodule unterstützen Echtzeit-Renderings mithilfe von HTML5 Canvas oder externen Bibliotheken, während Plugins die Integration mit statistischen Tools ermöglichen. AgentSimJS läuft sowohl in modernen Webbrowsern als auch in Node.js, was es für interaktive Webanwendungen, wissenschaftliche Forschung, Bildungsinstrumente und schnelle Prototypenentwicklung bei Schwarmintelligenz, Menschenmengenbewegungen oder verteilten KI-Experimenten geeignet macht.

ASP-DALI bietet eine einheitliche Plattform zur Definition und Ausführung logikbasierter intelligenter Agenten. Entwickler schreiben ASP-Regeln, um Agentenwissen und -ziele darzustellen, während DALI-Konstrukte Ereignisreaktionen und Aktionen definieren. Zur Laufzeit berechnet ein ASP-Löser Antwortmengen, die die Entscheidungen des Agenten steuern, was es ihm ermöglicht zu planen, auf eingehende Ereignisse zu reagieren und Überzeugungen dynamisch anzupassen. Das Framework unterstützt modulare Wissensbasen, die inkrementelle Updates und eine klare Trennung zwischen deklarativen Regeln und reaktiven Verhaltensweisen erleichtern. ASP-DALI ist in Prolog implementiert und verfügt über Schnittstellen zu gängigen ASP-Lösern, was die Integration und den Einsatz in Forschung und Prototyp-Szenarien vereinfacht.

NeuralABM ist eine Open-Source-Bibliothek in Python, die PyTorch nutzt, um neuronale Netze in das agentenbasierte Modellieren zu integrieren. Benutzer können Agentenarchitekturen als neuronale Module spezifizieren, die Umgebungsdynamik definieren und das Verhalten der Agenten mit Rückpropagation über Simulationsschritte trainieren. Das Framework unterstützt benutzerdefinierte Belohnungssignale, Curriculum-Lernen und synchrone oder asynchrone Updates, um emergente Phänomene zu untersuchen. Mit Utilities für Logging, Visualisierung und Datensatzexport können Forscher und Entwickler die Agentenleistung analysieren, Modelle debuggen und Simulationen optimieren. NeuralABM vereinfacht die Verbindung von Reinforcement Learning mit ABM für Anwendungen in Sozialwissenschaften, Wirtschaft, Robotik und KI-gesteuertes NPC-Verhalten in Spielen. Es bietet modulare Komponenten für die Umgebungsanpassung, unterstützt Multi-Agenten-Interaktionen und Hooks zur Integration externer Datensätze oder APIs für reale Simulationen. Das offene Design fördert Reproduzierbarkeit und Zusammenarbeit durch klare Versuchsparameter und Versionskontrollintegration.

AgentVerse ist so konzipiert, dass es die Erstellung von Multi-Agenten-Architekturen erleichtert, indem eine Reihe wiederverwendbarer Module und Abstraktionen bereitgestellt werden. Benutzer können einzigartige Agentenklassen mit benutzerdefinierter Entscheidungslogik definieren, Kommunikationskanäle für Nachrichtenübermittlung einrichten und Umweltbedingungen simulieren. Die Plattform unterstützt synchrone und asynchrone Interaktionen zwischen Agenten, was komplexe Arbeitsabläufe wie Verhandlungen, Aufgaben Delegation und kooperative Problemlösung ermöglicht. Mit integrierter Protokollierung und Überwachung können Entwickler Agentenaktionen nachverfolgen und Leistungskennzahlen bewerten. AgentVerse enthält auch Vorlagen für häufige Anwendungsfälle wie autonome Erkundung, Handelssimulationen und kollaborative Inhaltsgenerierung. Durch sein plug-in-fähiges Design lässt sich externe Machine-Learning-Modelle wie Sprachmodelle oder Reinforcement-Learning-Algorithmen nahtlos integrieren, was Flexibilität für verschiedene KI-gesteuerte Anwendungen bietet.