JASA stellt eine umfassende Sammlung von Java-Bibliotheken für den Bau und Betrieb von Multi-Agenten-Systemsimulationen bereit. Es unterstützt das Management des Agentenlebenszyklus, Ereignisplanung, asynchronen Nachrichtenversand und Umgebungsmodellierung. Entwickler können Kernklassen erweitern, um benutzerdefinierte Verhaltensweisen zu implementieren, externe Datenquellen zu integrieren und Simulationsergebnisse zu visualisieren. Das modulare Design und die klare API-Dokumentation erleichtern schnelle Prototypenentwicklung und Skalierbarkeit, was es für akademische Forschung, Lehre und Machbarkeitsstudien im auf Agenten basierenden Modellieren geeignet macht.

Das Mesa-Räuber-Beute-Modell ist eine Open-Source-Implementierung des klassischen Lotka-Volterra-Systems, basierend auf dem Mesa-Agentenmodellierungsframework. Es simuliert einzelne Räuber- und Beutetier-Agenten, die sich auf einem Gitter bewegen und interagieren, wobei Beute sich reproduziert und Räuber nach Nahrung suchen, um zu überleben. Nutzer können Anfangspopulationen, Reproduktionswahrscheinlichkeiten, Energieverbrauch und weitere Umweltparameter über eine webbasierte Schnittstelle konfigurieren. Die Simulation liefert Echtzeit-Visualisierungen, inklusive Wärmebildkarten und Populationskurven, sowie Datenlogs für die Nachanalyse. Forscher, Pädagogen und Studenten können das Modell erweitern, indem sie das Verhalten der Agenten anpassen, neue Spezies hinzufügen oder komplexe ökologische Regeln integrieren. Das Projekt ist benutzerfreundlich, für schnelles Prototyping und lehrreiche Demonstrationen ökologischer Dynamiken konzipiert.

multiagent-golang bietet einen strukturierten Ansatz zum Aufbau von Multi-Agent-Systemen in Go. Es führt eine Agent-Abstraktion ein, bei der jeder Agent mit verschiedenen Sensoren ausgestattet werden kann, um seine Umgebung wahrzunehmen, und Aktuatoren, um Aktionen auszuführen. Agenten laufen gleichzeitig mit Go-Routinen und kommunizieren über dedizierte Nachrichtenkanäle. Das Framework umfasst zudem eine Umweltsimulationsebene für Ereignisse, Management des Agentenlebenszyklus und Zustandsüberwachung. Entwickler können Verhaltensweisen der Agenten leicht erweitern oder anpassen, Simulationsparameter konfigurieren und zusätzliche Module für Logging oder Analytik integrieren. Es erleichtert die Erstellung skalierbarer, gleichzeitiger Simulationen für Forschung und Prototyping.