Multi-Agent-AI-Models-and-Path-Planning stellt ein umfassendes Toolkit für die Entwicklung und das Testen von Multi-Agenten-Systemen in Kombination mit klassischen und modernen Pfadplanungsmethoden bereit. Es umfasst Implementierungen von Algorithmen wie A*, Dijkstra, RRT und Potentialfeldern sowie anpassbare Verhaltensmodelle für Agenten. Das Framework verfügt über Simulations- und Visualisierungsmodule, die nahtlose Szenarienerstellung, Echtzeitüberwachung und Leistungsanalyse ermöglichen. Es ist auf Erweiterbarkeit ausgelegt, sodass Benutzer neue Planungsalgorithmen oder Entscheidungsmodelle integrieren können, um kooperative Navigation und Aufgabenverteilung in komplexen Umgebungen zu evaluieren.

multi_agent_celar ist als modulares KI-Plattform konzipiert, die aufkommende Sprachkommunikation zwischen mehreren intelligenten Agenten in simulierten Umgebungen ermöglicht. Benutzer können das Verhalten der Agenten über Policy-Dateien definieren, Umgebungsparameter konfigurieren und koordinierte Trainingssitzungen starten, bei denen die Agenten ihre eigenen Kommunikationsprotokolle entwickeln, um kooperative Aufgaben zu lösen. Das Framework umfasst Evaluierungsskripte, Visualisierungstools und Unterstützung für skalierbare Experimente, was es ideal für Forschungsarbeiten zu Multi-Agenten-Kollaboration, aufkommender Sprache und Entscheidungsprozessen macht.