Simple Playgrounds bietet eine modulare Plattform zum Aufbau interaktiver 2D-Gitterumgebungen, in denen Agenten Labyrinthe erkunden, mit Objekten interagieren und Aufgaben erfüllen können. Benutzer definieren Umgebungslayouts, Objektverhalten und Belohnungsfunktionen mit einfachen YAML- oder Python-Skripten. Der integrierte Pygame-Renderer liefert eine Echtzeitvisualisierung, während eine schrittabhängige API eine nahtlose Integration mit RL-Bibliotheken wie Stable Baselines3 ermöglicht. Mit Unterstützung für Multi-Agent-Setups, Kollisionsdiagnose und anpassbare physikalische Parameter vereinfacht Simple Playgrounds die Prototypenerstellung, Benchmarking und pädagogische Demonstrationen von KI-Algorithmen.

Der F1Tenth Two-Agent Simulator ist ein spezielles Simulationsframework, das auf ROS und Gazebo basiert und zwei im Maßstab 1/10 autonome Fahrzeuge beim Rennen oder in Kooperation auf benutzerdefinierten Strecken emuliert. Es unterstützt realistische Reifenmodell-Physik, Sensorsimulation, Kollisionsdetektion und Datenlogging. Benutzer können eigene Planungs- und Steuerungsalgorithmen integrieren, Agentenparameter anpassen und Rennen gegeneinander durchführen, um Leistung, Sicherheit und Koordinationsstrategien unter kontrollierten Bedingungen zu bewerten.

Artificient bietet eine hochmoderne, mit Computer Vision unterstützte intelligente Fahranwendung, die darauf abzielt, die Erkennung von Fahrzeugkollisionen zu verbessern und die allgemeine Sicherheit auf der Straße zu erhöhen. Die App nutzt proprietäre Methoden des maschinellen Lernens und fortschrittliche Signalverarbeitungstechniken, um die Smartphone-Daten der Benutzer zu analysieren und die Schwere sowie Richtung von Unfällen genau zu bestimmen. Diese Technologie zielt darauf ab, den Benutzern präzise Mobilitätsdaten zu bieten und sicherere sowie nachhaltigere Fahrpraktiken zu fördern.

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.

AgentSimulation ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die auf Pygame basiert, um mehrere autonome Agenten in einer 2D-Umgebung zu simulieren. Es ermöglicht Benutzern die Konfiguration von Agenteneigenschaften, Steuerverhalten (Seek, Flee, Wanderung), Kollisionsdetektion, Pfadsuche und interaktiven Regeln. Mit Echtzeit-Rendering und modularer Gestaltung unterstützt es schnelles Prototyping, Lehrsimulationen und kleinere Forschungen im Schwarmintelligenz- oder Multi-Agenten-Bereich.