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.

CybMASDE ermöglicht Forschern und Entwicklern den Bau, die Konfiguration und die Ausführung von Multi-Agenten-Simulationen mit Deep Reinforcement Learning. Benutzer können benutzerdefinierte Szenarien erstellen, Agentenrollen und Belohnungsfunktionen definieren und Standard- oder benutzerdefinierte RL-Algorithmen integrieren. Das Framework umfasst Umgebungs-Server, netzwerkbasierte Agentenschnittstellen, Datensammler und Rendering-Werkzeuge. Es unterstützt paralleles Training, Echtzeitüberwachung und Modellcheckpointing. Die modulare Architektur von CybMASDE erlaubt die nahtlose Integration neuer Agenten, Beobachtungsräume und Trainingsstrategien, was die Experimente in Bereichen wie kooperative Steuerung, Schwarmverhalten, Ressourcenallokation und anderen Multi-Agenten-Anwendungsfällen beschleunigt.