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.

Multi-Agent System proporciona un conjunto de herramientas ligero pero potente para diseñar y ejecutar simulaciones multi-agente. Los usuarios pueden crear clases de agentes personalizadas para encapsular la lógica de decisión, definir objetos Environment para representar estados y reglas del mundo, y configurar un motor de simulación para coordinar las interacciones. El marco soporta componentes modulares para registro, recopilación de métricas y visualización básica para analizar comportamientos de agentes en escenarios cooperativos o adversariales. Es adecuado para prototipado rápido de robótica en enjambre, asignación de recursos y experimentos de control descentralizado.

Multi-Agent-Seller proporciona un entorno modular para simular negociaciones comerciales con agentes AI. Incluye agentes preconstruidos de comprador y vendedor con estrategias de negociación personalizables, como precios dinámicos, concesiones basadas en el tiempo y decisiones basadas en utilidad. Los usuarios pueden definir protocolos, formatos de mensaje y condiciones de mercado personalizados. El framework gestiona sesiones, seguimiento de ofertas y registros de resultados con herramientas de visualización integradas para analizar interacciones de agentes. Se integra fácilmente con bibliotecas de aprendizaje automático para desarrollo de estrategias, permitiendo experimentar con aprendizaje por refuerzo o agentes basados en reglas. Su arquitectura extensible permite añadir nuevos tipos de agentes, reglas de negociación y plugins de visualización. Multi-Agent-Seller es ideal para probar algoritmos multiagente, estudiar comportamientos de negociación y enseñar conceptos en AI y comercio electrónico.