Ce cadre d'agents basé sur Java permet aux développeurs de créer des agents personnalisables, de gérer la messagerie, les cycles de vie, les comportements et de simuler des systèmes multi-agents.
JASA fournit un ensemble complet de bibliothèques Java pour construire et exécuter des simulations de systèmes multi-agents. Il supporte la gestion du cycle de vie des agents, la planification d'événements, la transmission asynchrone de messages et la modélisation d'environnements. Les développeurs peuvent étendre les classes principales pour implémenter des comportements personnalisés, intégrer des sources de données externes et visualiser les résultats de la simulation. La conception modulaire et la documentation API claire facilitent la création rapide de prototypes et la scalabilité, ce qui le rend adapté à la recherche académique, à l'enseignement et au développement de preuves de concept en modélisation basée sur les agents.
Fonctionnalités principales de JASA
Gestion du cycle de vie des agents
Transmission asynchrone de messages
Modélisation d'environnements
Planification de comportements
API de contrôle de la simulation
Architecture extensible
Avantages et inconvénients de JASA
Inconvénients
Aucune information tarifaire disponible publiquement.
Aucun lien direct vers le dépôt GitHub trouvé sur la page principale.
Absence d’application mobile ou sur boutique en ligne.
Peut nécessiter des connaissances avancées en modélisation basée sur les agents et en finance pour une utilisation efficace.
Avantages
Simulation d’enchères haute performance pour l’économie computationnelle basée sur les agents.
Très extensible pour différents types d’enchères.
Supporte les modes interactif et sans tête pour les simulations à grande échelle.
Construit sur le toolkit Java Agent-Based Modelling, tirant parti des frameworks existants solides.
Intégration avec le framework Spring pour une configuration facile.
MASlite est un cadre léger en Python pour les systèmes multi-agents, permettant de définir des agents, la messagerie, la planification et la simulation d'environnements.
MASlite offre une API claire pour créer des classes d'agents, enregistrer des comportements et gérer la messagerie basée sur des événements entre agents. Il inclut un ordonnanceur pour gérer les tâches des agents, une modélisation d'environnement pour simuler les interactions, et un système de plugins pour étendre les fonctionnalités principales. Les développeurs peuvent rapidement prototyper des scénarios multi-agents en Python en définissant des méthodes de cycle de vie des agents, en connectant des agents via des canaux et en exécutant des simulations en mode sans tête ou en intégrant des outils de visualisation.
Coaty est un framework open-source basé sur TypeScript permettant une communication décentralisée basée sur des agents et une gestion pour des applications IoT évolutives.
Coaty est une boîte à outils open-source écrite en TypeScript pour développer des applications IoT collaboratives et décentralisées utilisant des agents logiciels. Il fournit un runtime conteneur hébergeant des instances d'agents, un service de découverte et un registre pour la recherche dynamique de ressources, ainsi que des couches de communication pub/sub pour la distribution d'événements. Des adaptateurs de stockage intégrés synchronisent l'état entre appareils, tandis qu'un modèle de données flexible permet d'étendre et de partager des objets de domaine. Coaty supporte plusieurs protocoles de transport comme MQTT et WebSocket, permettant une interopérabilité robuste et en temps réel entre les environnements Edge, Fog et Cloud sans points de défaillance centraux.