MultiAgentModel proporciona una API unificada para definir entornos personalizados y clases de agentes para escenarios multiagentes. Los desarrolladores pueden especificar espacios de observación y acción, estructuras de recompensa y canales de comunicación. La compatibilidad con algoritmos RL populares como PPO, DQN y A2C permite entrenar con una configuración mínima. Las herramientas de visualización en tiempo real ayudan a monitorear las interacciones de los agentes y las métricas de rendimiento. La arquitectura modular garantiza una fácil integración de nuevos algoritmos y módulos personalizados. También incluye un sistema de configuración flexible para ajuste de hiperparámetros, utilidades de registro para seguimiento de experimentos y compatibilidad con entornos OpenAI Gym para portabilidad sin problemas. Los usuarios pueden colaborar en entornos compartidos y reproducir sesiones registradas para análisis.

AgentSimJS está diseñada para simplificar la creación y ejecución de modelos escalables basados en agentes en JavaScript. Con su arquitectura modular, los desarrolladores pueden definir agentes con estados personalizados, sensores, funciones de decisión y actuadores, y luego integrarlos en entornos dinámicos parametrizados por variables globales. El marco orquesta simulaciones con pasos discretos en el tiempo, gestiona mensajes basados en eventos entre agentes y registra datos de interacción para análisis. Los módulos de visualización soportan renderizado en tiempo real usando HTML5 Canvas o bibliotecas externas, mientras que los plugins permiten integración con herramientas estadísticas. AgentSimJS funciona tanto en navegadores modernos como en Node.js, siendo adecuado para aplicaciones web interactivas, investigación académica, herramientas educativas y prototipado rápido en inteligencia colectiva, dinámica de multitudes o experimentos de IA distribuida.

AgentSimulation es una biblioteca de Python de código abierto construida sobre Pygame para simular múltiples agentes autónomos en un entorno 2D. Permite a los usuarios configurar propiedades del agente, comportamientos de dirección (buscar, huir, deambular), detección de colisiones, búsqueda de rutas y reglas interactivas. Con renderizado en tiempo real y diseño modular, admite prototipado rápido, simulaciones educativas y pequeñas investigaciones en bioinspiración y comportamiento multiagente.

Conduit es una solución integral que ayuda a las agencias a automatizar el análisis de datos con IA, ahorrando tiempo, aumentando la precisión y optimizando la asignación de presupuesto. Al centralizar múltiples cuentas y subcuentas, proporciona un panel unificado para la visualización de datos en tiempo real. La plataforma también limpia y actualiza automáticamente los datos y ofrece análisis personalizados para una toma de decisiones eficiente.

La plataforma IntelligentMASPlatform se construye para acelerar el desarrollo y despliegue de sistemas multi-agente ofreciendo una arquitectura modular con capas distintas para agentes, entornos y servicios. Los agentes se comunican usando mensajería ACL compatible con FIPA, lo que permite negociaciones y coordinación dinámica. La plataforma incluye un simulador de entornos versátil que permite modelar escenarios complejos, programar tareas de agentes y visualizar interacciones en tiempo real a través de un tablero integrado. Para comportamientos avanzados, integra módulos de aprendizaje por refuerzo y soporta plugins de comportamiento personalizados. Las herramientas de despliegue permiten empaquetar agentes en aplicaciones independientes o redes distribuidas. Además, la API de la plataforma facilita la integración con bases de datos, dispositivos IoT o servicios de IA de terceros, haciéndola adecuada para investigación, automatización industrial y casos de uso en ciudades inteligentes.

iVisual es una plataforma innovadora diseñada para transformar la forma en que visualizas y analizas tus proyectos de IA. Con sus capacidades de visualización en tiempo real y una variedad de herramientas analíticas, permite a los usuarios obtener ideas más profundas y tomar decisiones basadas en datos. La plataforma es ideal para profesionales que buscan mejorar la presentación y comprensión de sus proyectos de IA, aportando un nuevo nivel de claridad y eficiencia a su flujo de trabajo. Ya seas investigador de IA, científico de datos o desarrollador, iVisual ofrece las herramientas necesarias para elevar tus proyectos.

El proyecto mario-ai ofrece una pipeline completa para desarrollar agentes IA que dominen Super Mario Bros., utilizando neuroevolución. Al integrar una implementación NEAT en Python con el entorno OpenAI Gym SuperMario, permite a los usuarios definir criterios de fitness personalizados, tasas de mutación y topologías de red. Durante el entrenamiento, el framework evalúa generaciones de redes neuronales, selecciona los genomas de alto rendimiento y ofrece visualización en tiempo real del juego y la evolución de la red. Además, soporta guardar y cargar modelos entrenados, exportar los mejores genomas y generar informes detallados de rendimiento. Investigadores, educadores y aficionados pueden extender el código a otros entornos de juego, experimentar con estrategias evolutivas y comparar el progreso del aprendizaje IA en diferentes niveles.

El Modelo Depredador-Presa de Mesa es una implementación de código abierto en Python del sistema clásico Lotka-Volterra, construida sobre el framework de modelado por agentes Mesa. Simula agentes individuales de depredadores y presas que se mueven e interactúan en una cuadrícula donde las presas se reproducen y los depredadores buscan alimento para sobrevivir. Los usuarios pueden configurar las poblaciones iniciales, probabilidades de reproducción, consumo de energía y otros parámetros ambientales a través de una interfaz web. La simulación proporciona visualizaciones en tiempo real, incluyendo mapas de calor y curvas de población, y registros de datos para análisis posterior. Investigadores, educadores y estudiantes pueden extender el modelo personalizando los comportamientos de los agentes, añadiendo nuevas especies o integrando reglas ecológicas complejas. El proyecto está diseñado para facilidad de uso, prototipado rápido y demostraciones educativas de la dinámica ecológica emergente.

Multi-Agent Systems proporciona una caja de herramientas completa para crear, controlar y observar las interacciones entre agentes autónomos. Los desarrolladores pueden definir clases de agentes con lógica de decisión personalizada, configurar entornos complejos con recursos y reglas configurables, e implementar canales de comunicación para el intercambio de información. El marco soporta planificación sincrónica y asincrónica, comportamientos impulsados por eventos, e integra registros para métricas de rendimiento. Los usuarios pueden extender módulos principales o integrar modelos de IA externos para mejorar la inteligencia de los agentes. Las herramientas de visualización representan simulaciones en tiempo real o en post-proceso, ayudando a analizar comportamientos emergentes y optimizar parámetros del sistema. Desde investigación académica hasta prototipos de aplicaciones distribuidas, Multi-Agent Systems simplifica las simulaciones end-to-end de multiagentes.

El entorno de drones multiagente es un paquete de Python que ofrece una simulación multiagente configurable para enjambres de UAV, basado en OpenAI Gym y PyBullet. Los usuarios definen múltiples agentes drones con modelos cinemáticos y dinámicos para explorar tareas cooperativas como vuelo en formación, seguimiento de objetivos y evitación de obstáculos. El entorno soporta configuración modular de tareas, detección de colisiones realista y emulación de sensores, además de permitir funciones de recompensa y políticas descentralizadas personalizadas. Los desarrolladores pueden integrar sus propios algoritmos de aprendizaje por refuerzo, evaluar el rendimiento bajo diferentes escenarios y visualizar en tiempo real las trayectorias y métricas de los agentes. Su diseño de código abierto fomenta las contribuciones comunitarias, siendo ideal para investigación, enseñanza y prototipado avanzado de soluciones de control multiagente.

MultiAgentPuzzleSolver proporciona un entorno modular donde agentes de IA independientes trabajan juntos para resolver rompecabezas como fichas deslizantes, Cubo de Rubik y cuadrículas lógicas. Los agentes comparten información de estado, negocian asignaciones de subtareas y aplican diversas heurísticas para explorar el espacio de soluciones más eficazmente que los enfoques de un solo agente. Los desarrolladores pueden integrar nuevos comportamientos de agentes, personalizar protocolos de comunicación y añadir definiciones de rompecabezas. El marco incluye herramientas para visualización en tiempo real, recopilación de métricas de rendimiento y automatización de experimentos. Es compatible con Python 3.8+, bibliotecas estándar y conjuntos de herramientas ML populares para una integración fluida en proyectos de investigación.