Multi-Agents System from Scratch proporciona un conjunto completo de módulos en Python para construir, personalizar y evaluar entornos multi-agentes desde cero. Los usuarios pueden definir modelos del mundo, crear clases de agentes con entradas sensoriales únicas y capacidades de acción, y establecer protocolos de comunicación flexibles para cooperación o competencia. El marco soporta asignación dinámica de tareas, módulos de planificación estratégica y seguimiento de rendimiento en tiempo real. Su arquitectura modular permite una fácil integración de algoritmos personalizados, funciones de recompensa y mecanismos de aprendizaje. Con herramientas de visualización integradas y utilidades de registro, los desarrolladores pueden monitorear interacciones de agentes y diagnosticar patrones de comportamiento. Diseñado para ser extenso y claro, el sistema está dirigido tanto a investigadores que exploran IA distribuida como a educadores que enseñan modelado basado en agentes.

SandboxAQ aprovecha las capacidades de tecnologías cuánticas y clásicas para proporcionar soluciones de vanguardia para analizar y simular sistemas complejos. Al emplear aprendizaje automático y análisis avanzados, el agente de IA ayuda a los usuarios a hacer mejores predicciones, descubrir información y mejorar la toma de decisiones en diversas industrias como finanzas, atención médica y logística. Con su enfoque único en análisis mejorados por cuántica, SandboxAQ aborda desafíos que los métodos tradicionales pueden encontrar difíciles de resolver de manera efectiva.