Das Multi Agent Robotic System Projekt bietet eine modulare, Python-basierte Plattform zur Entwicklung, Simulation und Einsatz kooperativer Robotikteams. Im Kern implementiert es dezentrale Steuerungsstrategien, die es Robotern ermöglichen, Statusinformationen zu teilen und Aufgaben kollaborativ ohne einen zentralen Koordinator zuzuweisen. Das System enthält integrierte Module für Wegplanung, Kollisionsvermeidung, Umgebungsmapping und dynamische Aufgabenplanung. Entwickler können neue Algorithmen integrieren, indem sie erweiterte Schnittstellen nutzen, Kommunikationsprotokolle mittels Konfigurationsdateien anpassen und Roboterinteraktionen in simulierten Umgebungen visualisieren. Es ist kompatibel mit ROS und unterstützt nahtlosen Übergang von Simulation zu realen Hardware-Implementierungen. Dieses Framework beschleunigt die Forschung durch wiederverwendbare Komponenten für Schwarmverhalten, kollaborative Exploration und Lagerautomatisierungsexperimente.

Ollama Bot ist ein auf Node.js basierter KI-Agent, der auf Discord-Servern läuft und die Ollama CLI sowie lokale LLM-Modelle nutzt, um Konversationsantworten zu generieren. Es schafft einen persistenten Chat-Kontext, sodass Nutzer den Thema über mehrere Nachrichten hinweg beibehalten können. Administratoren können benutzerdefinierte Eingabeaufforderungen festlegen, Modelleinstellungen vornehmen und Befehle auf bestimmte Rollen beschränken. Der Bot unterstützt mehrere LLM-Modelle, verwaltet automatisch Warteschlangen für hohe Durchsatzraten und protokolliert Interaktionen für Prüfzwecke. Die Installation umfasst das Klonen des Repositories, das Installieren der Abhängigkeiten via npm und die Konfiguration von Umgebungsvariablen wie Discord-Token und Ollama-Einstellungen. Nach der Bereitstellung hört der Bot auf Slash-Befehle, leitet Anfragen an das Ollama-Modell weiter und veröffentlicht generierte Antworten direkt in Discord-Kanälen.