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.

El Swarm Simulator ofrece un entorno personalizable para experimentos multi-agentes en tiempo real. Los usuarios pueden ajustar parámetros clave — alineación, cohesión, separación — y observar la dinámica emergente en un lienzo visual. Cuenta con deslizadores de interfaz interactivos, ajuste dinámico del número de agentes y exportación de datos para análisis. Ideal para demostraciones educativas, prototipado de investigación o exploración aficionada de principios de inteligencia de enjambre.

Flocking Multi-Agent proporciona una biblioteca modular para simular agentes autónomos que exhiben inteligencia de enjambre. Codifica comportamientos centrales de dirección: cohesión, separación y alineación, además de evitación de obstáculos y persecución de objetivos dinámicos. Utilizando Python y Pygame para visualización, permite ajustar parámetros como el radio del vecino, velocidad máxima y fuerza de giro. Soporta extensibilidad mediante funciones personalizadas de comportamiento y ganchos de integración para plataformas robóticas o motores de juego. Ideal para experimentación en IA, robótica, desarrollo de juegos e investigación académica, demostrando cómo reglas locales simples conducen a formaciones globales complejas.