JaCaMo bietet eine einheitliche Umgebung für das Design und den Betrieb von Multi-Agenten-Systemen (MAS), indem drei Kernkomponenten integriert werden: die Jason-Agentenprogrammiersprache für BDI-basierte Agenten, CArtAgO für objektbasierte Umweltmodellierung und Moise für die Spezifikation organisationaler Strukturen und Rollen. Entwickler können Agentenpläne schreiben, Artefakte mit Operationen definieren und Agentengruppen unter normativen Rahmen organisieren. Die Plattform umfasst Werkzeuge für Simulation, Debugging und Visualisierung der MAS-Interaktionen. Mit Unterstützung für verteilte Ausführung, Artefakt-Repositorien und flexible Nachrichtenübermittlung ermöglicht JaCaMo schnelle Prototypenentwicklung und Forschung in Bereichen wie Schwarmintelligenz, kollaborative Robotik und verteilte Entscheidungsfindung. Das modulare Design sorgt für Skalierbarkeit und Erweiterbarkeit in akademischen und industriellen Projekten.

FunTalk AI ist ein ansprechender KI-Freundinnensimulator, der es Nutzern ermöglicht, Gesellschaft mit virtuellen Partnern zu erleben. Von Anime-KI-Freundinnen bis zu vielfältigen Chatbot-Charakteren können Nutzer interagieren und emotionale Bindungen durch fesselnde Chat-Erlebnisse eingehen. Die Plattform bietet mehrere anpassbare Optionen, um individuellen Vorlieben gerecht zu werden, was sie zu einem vielseitigen Werkzeug für diejenigen macht, die virtuelle emotionale Unterstützung und Gesellschaft suchen.

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.

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.