Multi-Agent System fournit une boîte à outils légère mais puissante pour concevoir et exécuter des simulations multi-agent. Les utilisateurs peuvent créer des classes d’agents personnalisées pour encapsuler la logique de décision, définir des objets Environnement pour représenter les états et règles du monde, et configurer un moteur de simulation pour orchestrer les interactions. Le framework supporte des composants modulaires pour la journalisation, la collecte de métriques et la visualisation basique pour analyser le comportement des agents dans des environnements coopératifs ou adverses. Il convient au prototypage rapide de la robotique en essaim, de l’allocation de ressources et des expériences de contrôle décentralisé.

Substrate est une plateforme polyvalente conçue pour développer des flux de travail IA en connectant divers composants modulaires ou nœuds. Il offre un kit de développement logiciel (SDK) intuitif qui englobe les fonctionnalités essentielles de l'IA, notamment les modèles de langage, la génération d'images et le stockage vectoriel intégré. Cette plateforme s'adresse à divers secteurs, permettant aux utilisateurs de construire facilement et efficacement des systèmes IA complexes. En simplifiant le processus de développement, Substrate permet aux individus et aux organisations de se concentrer sur l'innovation et la personnalisation, transformant des idées en solutions efficaces.

NeuralABM est une bibliothèque open-source en Python qui exploite PyTorch pour intégrer des réseaux neuronaux dans la modélisation basée sur des agents. Les utilisateurs peuvent spécifier des architectures d'agents sous forme de modules neuronaux, définir la dynamique de l'environnement et entraîner le comportement des agents via la rétro-propagation sur les étapes de simulation. Le framework supporte des signaux de récompense personnalisés, l'apprentissage par curriculum, ainsi que des mises à jour synchrones ou asynchrones, permettant d'étudier des phénomènes émergents. Avec des utilitaires pour la journalisation, la visualisation et l'exportation de jeux de données, chercheurs et développeurs peuvent analyser la performance des agents, déboguer les modèles et itérer sur la conception des simulations. NeuralABM facilite la combinaison de l'apprentissage par renforcement avec l'ABM pour des applications en sciences sociales, économie, robotique et comportements NPC pilotés par IA dans les jeux. Il fournit des composants modulaires pour la personnalisation de l'environnement, supporte les interactions multi-agents, et offre des hooks pour intégrer des jeux de données ou API externes pour des simulations du monde réel. La conception ouverte favorise la reproductibilité et la collaboration via une configuration claire des expériences et une intégration du contrôle de version.