Aeiva ist eine entwicklerorientierte Plattform, die es ermöglicht, autonome KI-Agenten in flexiblen Simulationsumgebungen zu erstellen, bereitzustellen und zu bewerten. Es verfügt über eine plugin-basierte Engine zur Umweltdesign, intuitive APIs zur Anpassung der Entscheidungszyklen der Agenten und eingebaute Metriksammlung für Leistungsanalysen. Das Framework unterstützt die Integration mit OpenAI Gym, PyTorch und TensorFlow sowie eine Echtzeit-Web-Benutzeroberfläche zur Überwachung laufender Simulationen. Die Benchmarking-Tools von Aeiva erlauben die Organisation von Agententurnieren, das Aufzeichnen von Ergebnissen und die Visualisierung von Agentenverhalten, um Strategien zu verfeinern und die Multi-Agenten KI-Forschung zu beschleunigen.

FMAS (Flexible Multi-Agent System) ist eine Open-Source-Python-Bibliothek zur Erstellung, Ausführung und Visualisierung von Multi-Agenten-Simulationen. Sie können Agenten mit benutzerdefinierter Entscheidungslogik definieren, ein Umweltmodell konfigurieren, Kommunikationskanäle einrichten und skalierbare Simulationen durchführen. FMAS bietet Anschlüsse für die Überwachung des Agentenstatus, Fehlerbehebung bei Interaktionen und Ergebnisausgaben. Die modulare Architektur unterstützt Plugins für Visualisierung, Metriksammlung und Integration mit externen Datenquellen, was es ideal für Forschung, Bildung und Realwelt-Prototypen autonomer Systeme macht.