multi_agent_celar est conçue comme une plateforme d'IA modulaire permettant une communication à langage émergent entre plusieurs agents intelligents dans des environnements simulés. Les utilisateurs peuvent définir le comportement des agents via des fichiers de politique, configurer les paramètres de l'environnement, et lancer des sessions d'entraînement coordonnées où les agents font évoluer leurs propres protocoles de communication pour résoudre des tâches coopératives. Le cadre comprend des scripts d'évaluation, des outils de visualisation, et prend en charge des expériences évolutives, ce qui en fait une solution idéale pour la recherche en collaboration multi-agent, langage émergent et processus de décision.

Une coupe de football AI dans un environnement Java JADE est une démonstration open-source qui exploite le framework Java Agent DEvelopment (JADE) pour simuler un tournoi de football complet. Elle modélise chaque joueur comme un agent autonome avec des comportements de déplacement, contrôle du ballon, passes et tirs, coordonnés via la transmission de messages pour exécuter des stratégies. Le simulateur inclut des agents arbitres et entraîneurs, applique les règles du jeu et gère les brackets du tournoi. Les développeurs peuvent étendre la prise de décision avec des règles personnalisées ou intégrer des modules d'apprentissage automatique. Cet environnement illustre la communication multi-agent, le travail d'équipe et la planification stratégique dynamique dans un scénario sportif en temps réel.

Multi-Agent-AI-Models-and-Path-Planning fournit une boîte à outils complète pour développer et tester des systèmes multi-agent combinés à des méthodes classiques et modernes de planification de trajectoire. Il inclut des implémentations d'algorithmes tels que A*, Dijkstra, RRT, et les champs de potentiel, ainsi que des modèles de comportement d'agents personnalisables. Le cadre dispose de modules de simulation et de visualisation, permettant une création facile de scénarios, une surveillance en temps réel et une analyse de performance. Conçu pour l'extensibilité, les utilisateurs peuvent ajouter de nouveaux algorithmes de planification ou modèles de décision d'agents pour évaluer la navigation collaborative et l'attribution de tâches dans des environnements complexes.