FMAS (Flexible Multi-Agent System) est une bibliothèque Python open-source pour construire, exécuter et visualiser des simulations multi-agents. Vous pouvez définir des agents avec une logique de décision personnalisée, configurer un modèle d'environnement, mettre en place des canaux de messagerie pour la communication et exécuter des simulations évolutives. FMAS fournit des hooks pour surveiller l'état des agents, déboguer les interactions et exporter les résultats. Son architecture modulaire supporte des plugins pour la visualisation, la collecte de métriques et l'intégration avec des sources de données externes, le rendant idéal pour la recherche, l'éducation et les prototypes réels de systèmes autonomes.

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.

MultiAgentModel fournit une API unifiée pour définir des environnements personnalisés et des classes d'agents pour des scénarios multi-agents. Les développeurs peuvent spécifier les espaces d'observation et d'action, les structures de récompense et les canaux de communication. La prise en charge intégrée d'algorithmes RL populaires comme PPO, DQN et A2C permet un entraînement avec une configuration minimale. Les outils de visualisation en temps réel aident à surveiller les interactions des agents et les métriques de performance. L'architecture modulaire garantit une intégration facile de nouveaux algorithmes et modules personnalisés. Elle inclut également un système de configuration flexible pour l'ajustement des hyperparamètres, des utilitaires de journalisation pour le suivi des expériences, et la compatibilité avec les environnements OpenAI Gym pour une portabilité transparente. Les utilisateurs peuvent collaborer sur des environnements partagés et rejouer des sessions enregistrées pour analyse.