APLib est conçu pour simplifier le développement d'agents autonomes pilotés par l'IA dans les environnements de jeu et de simulation. Utilisant une architecture inspirée de Belief-Desire-Intention (BDI), il offre des composants modulaires pour la perception, la prise de décision et l'exécution d'actions. Les développeurs définissent les croyances, objectifs et comportements de l'agent via des API intuitives et des arbres de comportement. Les agents APLib peuvent interpréter l'état du jeu à l'aide de capteurs personnalisables, élaborer des plans avec des planificateurs intégrés, et interagir avec l'environnement via des actionneurs. La bibliothèque prend en charge l'intégration avec Unity, Unreal, et des environnements Java purs, facilitant les tests automatisés, la recherche en IA et les simulations. Elle favorise la réutilisation des modules de comportement, le prototypage rapide, et des workflows QA robustes en automatisant les scénarios de test répétitifs et la simulation de comportements complexes de joueurs sans intervention manuelle.

OpenMAS est conçu pour faciliter le développement et l'évaluation d'agents d'IA décentralisés et de stratégies de coordination multi-agents. Il dispose d'une architecture modulaire permettant aux utilisateurs de définir des comportements d'agents personnalisés, des modèles d'environnement dynamiques et des protocoles de messagerie inter-agents. Le cadre prend en charge la simulation basée sur la physique, l'exécution événementielle et l'intégration de plugins pour les algorithmes d'IA. Les utilisateurs peuvent configurer des scénarios via YAML ou Python, visualiser les interactions des agents et collecter des métriques de performance via des outils d'analyse intégrés. OpenMAS rationalise la prototypage dans des domaines tels que l'intelligence en essaim, la robotique coopérative et la prise de décision distribuée.

FlyingAgent offre une architecture modulaire qui exploite de grands modèles linguistiques pour simuler des agents autonomes capables de raisonner, planifier et exécuter des actions dans divers domaines. Les agents disposent d'une mémoire interne pour conserver le contexte et peuvent intégrer des boîtiers à outils externes pour des tâches telles que la navigation web, l'analyse de données ou l'appel à des API tierces. Le cadre supporte la coordination multi-agents, les extensions basées sur des plugins et des politiques de décision personnalisables. Avec sa conception ouverte, les développeurs peuvent adapter les backend de mémoire, les intégrations d'outils et les gestionnaires de tâches, facilitant les applications dans l'automatisation du support client, l'aide à la recherche, la génération de contenu et l'orchestration de main-d'œuvre digitale.