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.

CybMASDE permite a investigadores y desarrolladores construir, configurar y ejecutar simulaciones multiagente con aprendizaje por refuerzo profundo. Los usuarios pueden crear escenarios personalizados, definir roles de agentes y funciones de recompensa, y conectar algoritmos RL estándar o personalizados. El marco incluye servidores de entorno, interfaces de agentes en red, recolectores de datos y utilidades de renderizado. Soporta entrenamiento paralelo, monitoreo en tiempo real y guardado de modelos. La arquitectura modular de CybMASDE facilita la integración sin problemas de nuevos agentes, espacios de observación y estrategias de entrenamiento, acelerando experimentos en control cooperativo, comportamiento de enjambre, asignación de recursos y otros casos de uso multiagente.