Multi-Agents System from Scratch stellt eine umfassende Sammlung von Python-Modulen bereit, um von Grund auf multisagenten Umgebungen zu erstellen, anzupassen und zu bewerten. Nutzer können Weltmodelle definieren, Agentenklassen mit einzigartigen Sensoren und Aktionsfähigkeiten erstellen sowie flexible Kommunikationsprotokolle für Kooperation oder Wettbewerb etablieren. Das Framework unterstützt dynamische Aufgabenverteilung, strategische Planungsmodule und Echtzeit-Performance-Tracking. Seine modulare Architektur ermöglicht die einfache Integration eigener Algorithmen, Belohnungsfunktionen und Lernmechanismen. Mit integrierten Visualisierungstools und Logging-Utilities können Entwickler Agenteninteraktionen überwachen und Verhaltensmuster diagnostizieren. Für Erweiterbarkeit und Klarheit konzipiert, richtet sich das System sowohl an Forscher im Bereich verteilte KI als auch an Pädagogen, die agentenbasierte Modellierung lehren.

SandboxAQ nutzt die Möglichkeiten sowohl quanten- als auch klassischer Technologien, um hochmoderne Lösungen zur Analyse und Simulation komplexer Systeme bereitzustellen. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen und fortschrittlicher Analyse hilft der KI-Agent den Nutzern, bessere Vorhersagen zu treffen, Erkenntnisse zu gewinnen und die Entscheidungsfindung in verschiedenen Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Logistik zu verbessern. Mit seinem einzigartigen Fokus auf quantenverstärkte Analysen geht SandboxAQ Herausforderungen an, bei denen traditionelle Methoden möglicherweise Schwierigkeiten haben, sie effektiv zu lösen.