- Paso 1: Clona el repositorio desde GitHub e instala las dependencias mediante pip o requirements.txt.
- Paso 2: Importa las clases principales (Agent, Environment, SimulationRunner) en tu script Python.
- Paso 3: Crea comportamientos personalizados de agentes subclassificando Agent y sobrescribiendo el método step.
- Paso 4: Define una instancia de Environment, agrega agentes, obstáculos y canales de comunicación.
- Paso 5: Inicializa SimulationRunner con tu entorno y configura los parámetros de la simulación.
- Paso 6: Llama a runner.run() para comenzar la simulación y usa el registro integrado o Matplotlib para visualizar los resultados.