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.

Der AI Data Viz Agent nutzt große Sprachmodelle, um frei formulierte Anweisungen zu interpretieren, und koordiniert dann Datenverarbeitungs- und Plotting-Bibliotheken, um Code zu generieren und Visualisierungen anzuzeigen. Benutzer können Datensätze im CSV- oder JSON-Format laden oder pandas DataFrames direkt übergeben. Nach der Bereitstellung eines Datensatzes kann der Agent Daten filtern, gruppieren und aggregieren, basierend auf Eingaben wie "Zeige den durchschnittlichen Umsatz nach Quartal für Top-Produkte." Er unterstützt multiple Diagrammtypen wie Balken, Linien, Scatter, Kreis, Histogramm und Heatmap, mit anpassbaren Farben, Labels und Anmerkungen. Der Agent läuft als Python-Paket, mit optionaler CLI- und API-Schnittstelle, die die Integration in Notebooks, Webdienste oder automatisierte Berichtsprozesse ermöglicht.