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.

Substrate es una plataforma versátil diseñada para desarrollar flujos de trabajo de IA conectando varios componentes modulares o nodos. Ofrece un kit de desarrollo de software (SDK) intuitivo que abarca funciones esenciales de IA, incluidos modelos de lenguaje, generación de imágenes y almacenamiento de vectores integrado. Esta plataforma atiende a diversos sectores, empoderando a los usuarios para construir sistemas complejos de IA con facilidad y eficiencia. Al agilizar el proceso de desarrollo, Substrate permite a individuos y organizaciones centrarse en la innovación y la personalización, transformando ideas en soluciones efectivas.

NeuralABM es una biblioteca de código abierto en Python que aprovecha PyTorch para integrar redes neuronales en el modelado basado en agentes. Los usuarios pueden especificar arquitecturas de agentes como módulos neuronales, definir dinámicas del entorno y entrenar comportamientos de agentes mediante retropropagación en pasos de simulación. El framework soporta señales de recompensa personalizadas, aprendizaje por currículo y actualizaciones síncronas o asíncronas, permitiendo estudiar fenómenos emergentes. Con utilidades para registro, visualización y exportación de conjuntos de datos, investigadores y desarrolladores pueden analizar el rendimiento de los agentes, depurar modelos y iterar en el diseño de simulaciones. NeuralABM simplifica la combinación de aprendizaje por refuerzo con ABM para aplicaciones en ciencias sociales, economía, robótica y comportamientos de NPC en juegos impulsados por IA. Ofrece componentes modulares para personalizar entornos, soporta interacciones multi-agente y proporciona hooks para integrar conjuntos de datos externos o API en simulaciones del mundo real. El diseño abierto fomenta la reproducibilidad y colaboración mediante una configuración clara de experimentos y la integración con control de versiones.