Multi-Agent System bietet ein leichtgewichtiges, aber leistungsstarkes Toolkit zur Gestaltung und Durchführung von Multi-Agenten-Simulationen. Nutzer können benutzerdefinierte Agentenklassen erstellen, um Entscheidungslogik zu kapseln, Umweltobjekte definieren, um Weltzustände und Regeln darzustellen, und eine Simulationsmaschine konfigurieren, um Interaktionen zu orchestrieren. Das Framework unterstützt modulare Komponenten für Protokollierung, Metrikensammlung und grundlegende Visualisierung zur Analyse des Agentenverhaltens in kooperativen oder feindlichen Umgebungen. Es eignet sich für schnelles Prototyping von Schwarmrobotik, Ressourcenallokation und verteilten Steuerungsexperimenten.

Coaty ist ein Open-Source-Toolkit, geschrieben in TypeScript, zur Entwicklung kollaborativer, dezentraler IoT-Anwendungen mithilfe von Software-Agenten. Es liefert eine Container-Laufzeitumgebung, die Agenten-Instanzen hostet, einen Discovery- und Registry-Service für die dynamische Ressourcen-Erkundung und Pub/Sub-Kommunikationslayer für Ereignisverteilung. Eingebaute Speicheradapter synchronisieren Zustände zwischen Geräten, während ein flexibles Datenmodell die Erweiterung und gemeinsame Nutzung von Domänenobjekten ermöglicht. Coaty unterstützt mehrere Transportprotokolle wie MQTT und WebSocket, die eine robuste, Echtzeit-Interoperabilität zwischen Edge-, Fog- und Cloud-Umgebungen ohne zentrale Ausfallpunkte gewährleisten.

Open ACN ist eine robuste Lösung für KI-Plattformen und Rahmenwerke, die für den Aufbau dezentraler Multi-Agenten-Systeme entwickelt wurde. Es bietet eine Reihe von Konsensprotokollen, die auf die Zusammenarbeit der Agenten zugeschnitten sind, um eine zuverlässige Entscheidungsfindung über geodistribuierte Knoten hinweg zu gewährleisten. Das Framework umfasst modulare Kommunikationsebenen, anpassbare Strategie-Plugins und eine integrierte Simulationsumgebung für End-to-End-Tests. Entwickler können Agentenverhalten definieren, auf Linux, macOS, Windows oder Docker bereitstellen und Echtzeit-Logging- und Überwachungstools nutzen. Durch erweiterbare APIs und nahtlose Integration bestehender maschineller Lernmodelle vereinfacht Open ACN komplexe Orchestrierungsaufgaben und fördert interoperable, widerstandsfähige autonome Netzwerke, die für Anwendungen in Robotik, Supply Chain Automation, dezentraler Finanzen und IoT geeignet sind.