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.

AutoDRIVE Cooperative MARL ist ein Open-Source-Framework, das entwickelt wurde, um kooperative Multi-Agenten-Verstärkendes Lernen (MARL)-Politiken für autonome Fahraufgaben zu trainieren und zu deployen. Es integriert sich mit realistischen Simulatoren zur Modellierung von Verkehrsszenarien wie Kreuzungen, Autobahn-Platooning und Merging. Das Framework implementiert zentrales Training mit dezenter Ausführung, sodass Fahrzeuge gemeinsam erlernte Politiken nutzen können, um die allgemeine Verkehrseffizienz und Sicherheit zu maximieren. Benutzer können Umgebungsparameter konfigurieren, aus Baseline-MARL-Algorithmen auswählen, den Trainingsfortschritt visualisieren und die Koordination der Agenten benchmarken.