Jason-RL añade una capa de aprendizaje por refuerzo al marco multiagente de Jason, permitiendo que los agentes AgentSpeak BDI aprendan políticas de selección de acciones mediante retroalimentación de recompensas. Implementa algoritmos Q-learning y SARSA, soporta la configuración de parámetros de aprendizaje (tasa de aprendizaje, factor de descuento, estrategia de exploración) y registra métricas de entrenamiento. Al definir funciones de recompensa en los planes de agentes y ejecutar simulaciones, los desarrolladores pueden observar cómo los agentes mejoran su toma de decisiones con el tiempo y se adaptan a entornos cambiantes sin codificación manual de políticas.

JASA proporciona un conjunto integral de bibliotecas Java para construir y ejecutar simulaciones de sistemas multiagentes. Soporta gestión del ciclo de vida de los agentes, programación de eventos, pasaje asíncrono de mensajes y modelado de entornos. Los desarrolladores pueden extender clases base para implementar comportamientos personalizados, integrar fuentes de datos externas y visualizar resultados de simulaciones. El diseño modular del marco y su documentación clara facilitan el prototipado rápido y la escalabilidad, siendo adecuado para investigación académica, enseñanza y desarrollos de prueba de concepto en modelado basado en agentes.

El proyecto utiliza el framework JADE (Java Agent DEvelopment) para construir un entorno multi-agente. Define agentes que se registran en AMS y DF de la plataforma, intercambian mensajes ACL y ejecutan comportamientos como cíclicos, de una sola vez y FSM. Los escenarios ejemplo incluyen negociaciones comprador-vendedor, protocolos de contrato en red y asignación de tareas. Un contenedor GUI de agentes ayuda a monitorear los estados de los agentes en tiempo de ejecución y los flujos de mensajes.

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.

AgentVerse está diseñado para facilitar la creación de arquitecturas multi-agente ofreciendo un conjunto de módulos reutilizables y abstracciones. Los usuarios pueden definir clases de agentes únicas con lógica de decisión personalizada, establecer canales de comunicación para el paso de mensajes y simular condiciones ambientales. La plataforma soporta interacciones síncronas y asíncronas entre agentes, permitiendo flujos de trabajo complejos como negociaciones, delegación de tareas y resolución cooperativa de problemas. Con registro y monitoreo integrados, los desarrolladores pueden rastrear acciones de los agentes y evaluar métricas de rendimiento. AgentVerse también incluye plantillas para casos de uso comunes como exploración autónoma, simulaciones de comercio y generación de contenido colaborativo. Su diseño modular permite la integración fluida de modelos de aprendizaje automático externos, como modelos de lenguaje o algoritmos de aprendizaje por refuerzo, brindando flexibilidad para diversas aplicaciones impulsadas por IA.

El repositorio del Protocolo de Contrato en Red proporciona una implementación completa en Java del protocolo de interacción FIPA Contract Net. Los desarrolladores pueden crear agentes gestores y contratistas que intercambian CFP (Llamada a propuestas), propuestas, aceptaciones y rechazos a través de canales de comunicación de agentes. El código incluye módulos principales para difundir tareas, recopilar ofertas, evaluar propuestas en función de criterios personalizables, adjudicar contratos y monitorear el estado de ejecución. Puede integrarse en marcos de trabajo con múltiples agentes o usarse como una biblioteca independiente para simulaciones de investigación, programación industrial o coordinación robótica.