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.

GenerativeAgentsCN ist eine Open-Source-Chinese-Adaption des Stanford-Frameworks für Generative Agents, die lebensnahe digitale Personas simulieren soll. Durch die Kombination großer Sprachmodelle mit einem Langzeitgedächtnismodul, Reflexionsroutinen und Planerlogik steuert es Agenten, die Kontext wahrnehmen, vergangene Interaktionen abrufen und eigenständig Entscheidungen treffen. Das Toolkit bietet einsatzbereite Jupyter-Notebooks, modulare Python-Komponenten und umfassende chinesische Dokumentation, um Nutzer durch die Einrichtung von Umgebungen, die Definition von Agenteneigenschaften und die Anpassung von Speicherparametern zu führen. Es eignet sich zur Erforschung KI-gesteuerter NPC-Verhalten, zum Prototyping von Kundendienst-Bots oder für die akademische Forschung zur Agentenwahrnehmung. Mit flexiblen APIs können Entwickler Speicheralgorithmen erweitern, eigene LLMs integrieren und Agenteninteraktionen in Echtzeit visualisieren.

iVisual ist eine hochmoderne Plattform, die entwickelt wurde, um die Art und Weise zu transformieren, wie Sie Ihre KI-Projekte visualisieren und analysieren. Mit seinen Echtzeit-Visualisierungsfähigkeiten und einer Vielzahl von Analysetools ermöglicht es den Benutzern, tiefere Einblicke zu gewinnen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Die Plattform ist ideal für Fachleute, die ihre Präsentation und ihr Verständnis von KI-Projekten verbessern möchten, und bringt ein neues Niveau an Klarheit und Effizienz in ihren Arbeitsablauf. Egal, ob Sie ein KI-Forscher, Datenwissenschaftler oder Entwickler sind, iVisual bietet die notwendigen Werkzeuge, um Ihre Projekte zu verbessern.

Das mario-ai-Projekt bietet eine umfassende Pipeline zur Entwicklung von AI-Agenten, um Super Mario Bros. mittels Neuroevolution zu meistern. Durch die Integration einer Python-basierten NEAT-Implementierung mit der OpenAI Gym SuperMario-Umgebung können Nutzer individuelle Fitness-Kriterien, Mutationsraten und Netzwerk-Topologien festlegen. Während des Trainings bewertet das Framework Generationen von neuronalen Netzwerken, wählt hochleistungsfähige Genome aus und bietet Echtzeitvisualisierung von Spielabläufen und Netzwerkentwicklung. Zudem unterstützt es das Speichern und Laden trainierter Modelle, das Exportieren der besten Genome und die Erstellung detaillierter Leistungsprotokolle. Forscher, Pädagogen und Hobbyisten können den Code auf andere Spielumgebungen erweitern, mit evolutionären Strategien experimentieren und den Lernfortschritt des AI über verschiedene Level hinweg benchmarken.

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.

Multi-Agenten-Systeme bietet ein umfassendes Toolkit zur Erstellung, Steuerung und Beobachtung der Interaktionen autonomer Agenten. Entwickler können Agentenklassen mit eigenem Entscheidungslogik definieren, komplexe Umgebungen mit konfigurierbaren Ressourcen und Regeln einrichten und Kommunikationskanäle für den Informationsaustausch implementieren. Das Framework unterstützt synchrone und asynchrone Planung, ereignisgesteuerte Verhaltensweisen und integriert Protokollierung für Leistungsmetriken. Nutzer können Kernmodule erweitern oder externe KI-Modelle integrieren, um die Agentenintelligenz zu verbessern. Visualisierungstools stellen Simulationen in Echtzeit oder nachträglich dar, um Emergenzverhalten zu analysieren und Systemparameter zu optimieren. Von akademischer Forschung bis zu Prototypen verteilter Anwendungen vereinfacht Multi-Agenten-Systeme End-to-End-Simulationen.

Multi-Agent-Drohnenumgebung ist ein Python-Paket, das eine anpassbare Multi-Agenten-Simulation für UAV-Schwärme bietet, basierend auf OpenAI Gym und PyBullet. Nutzer definieren mehrere Drohnenagenten mit kinematischen und dynamischen Modellen, um kooperative Aufgaben wie Formationsflug, Zielverfolgung und Hindernisvermeidung zu erforschen. Die Umgebung unterstützt modulare Aufgaben konfigurieren, realistische Kollisionsdetektion und Sensor-Emulation, während benutzerdefinierte Belohnungsfunktionen und dezentrale Policies ermöglicht werden. Entwickler können ihre eigenen Verstärkendem-Lernen-Algorithmen integrieren, die Leistung unter verschiedenen Szenarien bewerten und Agentenverläufe sowie Metriken in Echtzeit visualisieren. Das Open-Source-Design fördert Community-Beiträge und ist ideal für Forschung, Lehre und Prototyping fortschrittlicher Multi-Agenten-Steuerungslösungen.

MultiAgentPuzzleSolver bietet eine modulare Umgebung, in der unabhängige KI-Agenten zusammenarbeiten, um Rätsel wie Schiebepuzzles, Rubik’s Cube und Logikgitter zu lösen. Agenten teilen Zustandsinformationen, verhandeln Unteraufgaben und verwenden vielfältige Heuristiken, um den Lösungsraum effektiver als Einzelagentenansätze zu erkunden. Entwickler können neue Agentenverhalten integrieren, Kommunikationsprotokolle anpassen und neue Rätseldefinitionen hinzufügen. Das Framework enthält Tools für die Echtzeitvisualisierung, Leistungsmetriken und Experimentierroutinen. Es unterstützt Python 3.8+, Standardbibliotheken und beliebte ML-Toolkits für eine nahtlose Integration in Forschungsprojekte.

PaintIt.ai ist eine revolutionäre Plattform, die KI verwendet, um den Prozess des Innendesigns zu transformieren und ihn zugänglich, unterhaltsam und erschwinglich zu machen. Nutzer können ihren Raum anpassen, indem sie aus verschiedenen Designstilen wählen und ihre Ideen in Echtzeit visualisieren. Egal, ob es sich um Hausbesitzer handelt, die neu dekorieren möchten, Designer, die innovative Tools suchen, oder Immobilienmakler, die Immobilien präsentieren möchten, PaintIt.ai vereinfacht den Designprozess und fördert die Kreativität durch KI-gestützte Anpassungen.

RinSim bietet eine modulare Simulationsumgebung, die sich auf die Modellierung dynamischer Logistikszenarien mit mehreren autonomen Agenten konzentriert. Benutzer können Straßennetze über Graphstrukturen definieren, Flotten von Fahrzeugen einschließlich Elektrofahrzeugen mit Batteriebeschränkungen konfigurieren und stochastische Ankunftszeiten für Abhol- und Lieferaufträge simulieren. Die diskrete Ereignisarchitektur gewährleistet präzises Timing und Ereignismanagement, während integrierte Routing-Algorithmen und anpassbare Agentenverhaltensweisen umfassende Experimente ermöglichen. RinSim unterstützt Output-Metriken wie Reisezeit, Energieverbrauch und Servicelevel sowie Visualisierungsmodule für Echtzeit- und Nachanalysen. Das erweiterbare Design ermöglicht die Integration benutzerdefinierter Algorithmen, die Skalierung auf große Flotten und reproduzierbare Forschungsworkflows, die für die Optimierung von Mobilitätsstrategien in Wissenschaft und Industrie unerlässlich sind.

Voxxio ist ein hochmodernes KI-Tool, das entwickelt wurde, um gesprochene Gedanken nahtlos in visuell ansprechende Storyboards umzuwandeln. Egal, ob Sie Filmemacher, Produzent oder Geschichtenerzähler sind, Voxxio analysiert Ihre Erzählung in Echtzeit und erstellt sofort ein illustriertes Storyboard. Passen Sie die Szenen an, tauschen Sie visuelle Elemente aus und verfeinern Sie den Text, um Ihren spezifischen Anforderungen und Ihrem künstlerischen Stil gerecht zu werden. Voxxio demokratisiert den Prozess der Storyboard-Erstellung, indem es allen unabhängig von ihren Zeichenfähigkeiten zugänglich gemacht wird.

MultiAgentModel stellt eine einheitliche API bereit, um benutzerdefinierte Umgebungen und Agentenklassen für Multi-Agenten-Szenarien zu definieren. Entwickler können Beobachtungs- und Aktionsräume, Belohnungsstrukturen und Kommunikationskanäle spezifizieren. Unterstützt werden beliebte RL-Algorithmen wie PPO, DQN und A2C, die mit minimaler Konfiguration trainiert werden können. Echtzeit-Visualisierungstools helfen dabei, Agenteninteraktionen und Leistungsmetriken zu überwachen. Die modulare Architektur gewährleistet eine einfache Integration neuer Algorithmen und benutzerdefinierter Module. Es enthält außerdem ein flexibles Konfigurationssystem für Hyperparameter-Optimierung, Logging-Utilities für Versuchsverfolgung und ist kompatibel mit OpenAI Gym-Umgebungen für nahtlose Portabilität. Benutzer können an gemeinsamen Umgebungen zusammenarbeiten und protokollierte Sitzungen zur Analyse wiedergeben.

AgentSimJS wurde entwickelt, um die Erstellung und Ausführung großskaliger, agentenbasierter Modelle in JavaScript zu vereinfachen. Mit seiner modularen Architektur können Entwickler Agenten mit eigenen Zuständen, Sensoren, Entscheidungsfunktionen und Aktuatoren definieren und sie in dynamische Umgebungen integrieren, die durch Globale Variablen parametrisiert sind. Das Framework steuert diskrete Zeitschritt-Simulationen, verwaltet eventgesteuerten Nachrichtenverkehr zwischen Agenten und protokolliert Interaktionsdaten für die Analyse. Visualisierungsmodule unterstützen Echtzeit-Renderings mithilfe von HTML5 Canvas oder externen Bibliotheken, während Plugins die Integration mit statistischen Tools ermöglichen. AgentSimJS läuft sowohl in modernen Webbrowsern als auch in Node.js, was es für interaktive Webanwendungen, wissenschaftliche Forschung, Bildungsinstrumente und schnelle Prototypenentwicklung bei Schwarmintelligenz, Menschenmengenbewegungen oder verteilten KI-Experimenten geeignet 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.

Conduit ist eine umfassende Lösung, die Agenturen hilft, Datenanalysen mit KI zu automatisieren, Zeit zu sparen, die Genauigkeit zu erhöhen und die Budgetverteilung zu optimieren. Durch die Zentralisierung mehrerer Konten und Unterkonten bietet es ein einheitliches Dashboard zur Datenvisualisierung in Echtzeit. Die Plattform bereinigt und aktualisiert auch die Daten automatisch und bietet maßgeschneiderte Analysen für effizientes Entscheiden.

Die IntelligentMASPlatform wurde entwickelt, um die Entwicklung und Bereitstellung von Multi-Agenten-Systemen zu beschleunigen, indem eine modulare Architektur mit separaten Agenten-, Umwelt- und Dienstschichten angeboten wird. Agenten kommunizieren mit FIPA-konformen ACL-Nachrichten, was dynamische Verhandlungen und Koordination ermöglicht. Das Framework enthält einen vielseitigen Umgebungsasimulator, der es Entwicklern erlaubt, komplexe Szenarien zu modellieren, Agentenaufgaben zu planen und Interaktionen in Echtzeit über ein integriertes Dashboard zu visualisieren. Für fortgeschrittene Verhaltensweisen integriert es Verstärkungslernmodule und unterstützt benutzerdefinierte Verhaltensplugin. Deployment-Werkzeuge ermöglichen das Paketieren von Agenten in eigenständige Anwendungen oder verteilte Netzwerke. Darüber hinaus erleichtert die API des Frameworks die Integration mit Datenbanken, IoT-Geräten oder Drittanbieter-KI-Diensten, was es für Forschung, industrielle Automatisierung und Smart-City-Anwendungsfälle geeignet macht.

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.