AgentSimJS est conçu pour faciliter la création et l'exécution de modèles à grande échelle basés sur des agents en JavaScript. Grâce à son architecture modulaire, les développeurs peuvent définir des agents avec des états, capteurs, fonctions de décision et actionneurs personnalisés, puis les intégrer dans des environnements dynamiques paramétrés par des variables globales. Le framework orchestre des simulations à étapes discrets, gère la messagerie basée sur des événements entre agents et enregistre les données d'interaction pour analyse. Les modules de visualisation supportent le rendu en temps réel via Canvas HTML5 ou des bibliothèques externes, tandis que les plugins permettent une intégration avec des outils statistiques. AgentSimJS fonctionne à la fois dans les navigateurs modernes et sous Node.js, le rendant adapté aux applications web interactives, à la recherche académique, aux outils éducatifs et au prototypage rapide d'intelligence en essaim, de dynamique des foules ou d'expériences d'IA distribuée.

ASP-DALI fournit une plateforme unifiée pour définir et exécuter des agents intelligents basés sur la logique. Les développeurs écrivent des règles ASP pour représenter la connaissance et les objectifs de l’agent, tandis que les constructions DALI définissent les réactions aux événements et l’exécution des actions. À l’exécution, un solveur ASP calcule des ensembles de réponses qui guident la prise de décision de l’agent, lui permettant de planifier, de réagir aux événements entrants et d’ajuster ses croyances de manière dynamique. Le cadre supporte des bases de connaissances modulaires, facilitant les mises à jour incrémentielles et la séparation claire entre règles déclaratives et comportements réactifs. ASP-DALI est implémenté en Prolog avec des interfaces vers des solveurs ASP populaires, simplifiant l’intégration et le déploiement en recherche et prototypes.

AgentVerse est conçu pour faciliter la création d'architectures multi-agent en proposant un ensemble de modules réutilisables et d'abstractions. Les utilisateurs peuvent définir des classes d'agents uniques avec une logique de décision personnalisée, établir des canaux de communication pour le passage de messages, et simuler des conditions environnementales. La plateforme supporte des interactions synchrones et asynchrones entre agents, permettant des workflows complexes comme la négociation, la délégation de tâches et la résolution coopérative de problèmes. Avec la journalisation et la surveillance intégrées, les développeurs peuvent tracer les actions des agents et évaluer les métriques de performance. AgentVerse inclut également des modèles pour des cas d'utilisation courants comme l'exploration autonome, les simulations de trading et la génération de contenu collaborative. Son design modulable permet une intégration transparente des modèles ML externes, tels que les modèles linguistiques ou les algorithmes d'apprentissage par renforcement, offrant une flexibilité pour diverses applications pilotées par l'IA.

Le dépôt du protocole Contract Net fournit une implémentation Java complète du protocole d’interaction FIPA Contract Net. Les développeurs peuvent créer des agents gestionnaires et contractants échangeant CFP (Call For Proposal), propositions, acceptations et rejets via des canaux de communication entre agents. Le code inclut des modules principaux pour la diffusion de tâches, la collecte d’offres, l’évaluation des propositions selon des critères personnalisables, l’attribution de contrats et la surveillance de l’état d’exécution. Il peut être intégré dans des frameworks multi-agents plus grands ou utilisé comme bibliothèque autonome pour la recherche, la planification industrielle ou la coordination robotique.

JADE-DR-VPP est un cadre Java open-source qui implémente un système multi-agents pour la réponse à la demande (DR) dans les centrales électriques virtuelles (VPP). Chaque agent représente une charge ou une unité de génération flexible, communiquant via la messagerie JADE. Le système orchestre les événements DR, planifie les ajustements de charge et agrège les ressources pour répondre aux signaux du réseau. Les utilisateurs peuvent configurer le comportement des agents, exécuter des simulations à grande échelle et analyser les métriques de performance pour les stratégies de gestion de l'énergie.

Jason-RL ajoute une couche d'apprentissage par renforcement au cadre multi-agent Jason, permettant aux agents AgentSpeak BDI d'apprendre des politiques de sélection d'actions via le feedback de récompense. Elle met en œuvre les algorithmes Q-learning et SARSA, supporte la configuration des paramètres d'apprentissage (taux d'apprentissage, facteur d'actualisation, stratégie d'exploration) et enregistre les métriques d'entraînement. En définissant des fonctions de récompense dans les plans d'agents et en exécutant des simulations, les développeurs peuvent observer l'amélioration des prises de décision des agents au fil du temps, s'adaptant à des environnements changeants sans coder manuellement les politiques.

JASA fournit un ensemble complet de bibliothèques Java pour construire et exécuter des simulations de systèmes multi-agents. Il supporte la gestion du cycle de vie des agents, la planification d'événements, la transmission asynchrone de messages et la modélisation d'environnements. Les développeurs peuvent étendre les classes principales pour implémenter des comportements personnalisés, intégrer des sources de données externes et visualiser les résultats de la simulation. La conception modulaire et la documentation API claire facilitent la création rapide de prototypes et la scalabilité, ce qui le rend adapté à la recherche académique, à l'enseignement et au développement de preuves de concept en modélisation basée sur les agents.

Le modèle prédateur-proie Mesa est une implémentation open-source en Python du système classique Lotka-Volterra, construit sur le framework de modélisation par agents Mesa. Il simule des agents individuels de prédateurs et de proies se déplaçant et interagissant sur une grille où la proie se reproduit et le prédateur chasse pour survivre. Les utilisateurs peuvent configurer les populations initiales, les probabilités de reproduction, la consommation d’énergie et d’autres paramètres environnementaux via une interface web. La simulation offre des visualisations en temps réel, y compris des cartes thermiques et des courbes de population, ainsi que des journaux de données pour l’analyse post-mise en route. Chercheurs, éducateurs et étudiants peuvent étendre le modèle en personnalisant les comportements des agents, en ajoutant de nouvelles espèces ou en intégrant des règles écologiques complexes. Le projet est conçu pour la facilité d’utilisation, la prototypage rapide et les démonstrations éducatives de la dynamique écologique émergente.

Le projet utilise le cadre JADE (Java Agent DEvelopment) pour construire un environnement multi-agent. Il définit des agents qui s'enregistrent auprès du AMS et du DF de la plateforme, échangent des messages ACL et exécutent des comportements tels que cycliques, à une seule étape et FSM. Les scénarios exemples incluent des négociations acheteur-vendeur, des protocoles de contrat en réseau et l'attribution de tâches. Un conteneur GUI pour agents aide à surveiller l'état d'exécution des agents et le flux de messages.

Ce framework open-source combine la bibliothèque de modélisation des agents AgentSimJs avec le moteur graphique 3D de Three.js pour fournir des simulations multi-agents interactives basées sur le navigateur. Les utilisateurs peuvent définir des types d'agents, des comportements et des règles environnementales, configurer la détection de collision et la gestion des événements, et visualiser les simulations en temps réel avec des options de rendu personnalisables. La bibliothèque prend en charge la gestion dynamique des contrôles, des scènes et du tuning des performances, ce qui l rend idéale pour la recherche, l'éducation et le prototypage de scénarios complexes basés sur des agents.