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.

CogAgent ist eine forschungsorientierte, Open-Source-Python-Bibliothek, die die Entwicklung von KI-Agenten vereinfacht. Sie stellt Kernmodule für Speicherverwaltung, Planung und reasoning, Tool- und API-Integration sowie Chain-of-Thought-Ausführung bereit. Mit ihrer hoch modularen Architektur können Nutzer benutzerdefinierte Tools, Speicher und Agentenrichtlinien definieren, um konversationale Chatbots, autonome Aufgabenplaner und Workflow-Automatisierungsskripte zu erstellen. CogAgent unterstützt die Integration mit beliebten LLMs wie OpenAI GPT und Meta LLaMA, wodurch Forscher und Entwickler ihre intelligenten Agenten für vielfältige reale Anwendungen experimentieren, erweitern und skalieren können.

ePH-MAPF bietet eine effiziente Pipeline zur Berechnung kollisionsfreier Pfade für Dutzende bis Hunderte von Agenten auf gitterbasierten Karten. Es nutzt priorisierte Heuristiken, inkrementelle Suchtechniken und anpassbare Kostenmetriken (Manhattan, euklidisch) zur Balance zwischen Geschwindigkeit und Lösungsqualität. Nutzer können zwischen verschiedenen Heuristikfunktionen wählen, die Bibliothek in Python-basierte Robotiksysteme integrieren und die Leistung in Standard-MAPF-Szenarien benchmarken. Der Code ist modular und gut dokumentiert, was Forschern und Entwicklern erlaubt, ihn für dynamische Hindernisse oder spezielle Umgebungen zu erweitern.

Das Java Action Linearprogram-Modul bietet eine spezialisierte Aktion für das LightJason-Framework, die es Agenten ermöglicht, lineare Optimierungsaufgaben zu modellieren und zu lösen. Benutzer können Zielkoeffizienten konfigurieren, Gleichheits- und Ungleichheitsbeschränkungen hinzufügen, Lösungsmethoden auswählen und den Solver innerhalb des Entscheidungskreislaufs eines Agenten ausführen. Nach der Ausführung liefert die Aktion die optimalen Variablenwerte und das Zielergebnis, die von Agenten für nachfolgende Planung oder Ausführung genutzt werden können. Diese Plug-and-Play-Komponente abstrahiert die Komplexität des Solvers und ermöglicht dennoch volle Kontrolle über Problemdefinitionen mittels Java-Schnittstellen.