CybMASDE permet aux chercheurs et développeurs de construire, configurer et exécuter des simulations multi-agent avec apprentissage par renforcement profond. Les utilisateurs peuvent élaborer des scénarios personnalisés, définir des rôles d'agents et des fonctions de récompense, et brancher des algorithmes RL standard ou personnalisés. Le cadre comprend des serveurs d'environnement, des interfaces d'agents en réseau, des collecteurs de données et des utilitaires de rendu. Il supporte l'entraînement parallèle, la surveillance en temps réel et la sauvegarde de modèles. L'architecture modulaire de CybMASDE permet une intégration transparente de nouveaux agents, espaces d'observation et stratégies d'entraînement, accélérant l'expérimentation dans la commande coopérative, le comportement en essaim, l'allocation des ressources et autres cas d'usage multi-agent.

MineLand fournit un environnement sandbox 3D flexible inspiré de Minecraft pour former des agents d'apprentissage par renforcement. Il dispose d’API compatibles Gym pour une intégration transparente avec des bibliothèques RL existantes telles que Stable Baselines, RLlib, et des implémentations personnalisées. Les utilisateurs ont accès à une bibliothèque de tâches, notamment collecte de ressources, navigation et défis de construction, chacun avec une difficulté et une structure de récompense configurables. Le rendu en temps réel, les scénarios multi-agent et les modes sans interface graphique permettent un entraînement évolutif et des benchmarks. Les développeurs peuvent concevoir de nouvelles cartes, définir des fonctions de récompense personnalisées, et ajouter des capteurs ou contrôles supplémentaires. La base de code open-source de MineLand favorise la recherche reproductible, le développement collaboratif, et le prototypage rapide d’agents IA dans des mondes virtuels complexes.

Multi Agent Simulation offre une API flexible pour définir des classes d'agents avec des capteurs, actionneurs et logiques de décision personnalisés. Les utilisateurs configurent des environnements avec des obstacles, des ressources et des protocoles de communication, puis exécutent des boucles de simulation en étapes ou en temps réel. La journalisation intégrée, la planification d'événements et l'intégration avec Matplotlib aident à suivre les états des agents et à visualiser les résultats. La conception modulaire permet une extension facile avec de nouveaux comportements, environnements et optimisations de performance, ce qui en fait une solution idéale pour la recherche académique, l'éducation et le prototypage de scénarios multi-agents.

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.

AgentSimulation est une bibliothèque Python open-source construite sur Pygame pour simuler plusieurs agents autonomes dans un environnement 2D. Elle permet aux utilisateurs de configurer les propriétés des agents, les comportements de pilotage (chercher, fuir, errer), la détection de collision, la recherche de chemins et les règles interactives. Avec un rendu en temps réel et une conception modulaire, elle supporte la création rapide de prototypes, les simulations éducatives et la recherche à petite échelle en intelligence collective ou interactions multi-agents.