Multi Agent Simulation offre une API flexible pour définir des classes d'agents avec des capteurs, actionneurs et logiques de décision personnalisés. Les utilisateurs configurent des environnements avec des obstacles, des ressources et des protocoles de communication, puis exécutent des boucles de simulation en étapes ou en temps réel. La journalisation intégrée, la planification d'événements et l'intégration avec Matplotlib aident à suivre les états des agents et à visualiser les résultats. La conception modulaire permet une extension facile avec de nouveaux comportements, environnements et optimisations de performance, ce qui en fait une solution idéale pour la recherche académique, l'éducation et le prototypage de scénarios multi-agents.

Agents-Deep-Research est conçu pour rationaliser le développement et le test d'agents IA autonomes en offrant une base de code modulaire et extensible. Il dispose d'un moteur de planification des tâches qui décompose les objectifs définis par l'utilisateur en sous-tâches, d'un module de mémoire à long terme qui stocke et récupère le contexte, et d'une couche d'intégration d'outils permettant aux agents d'interagir avec des API externes et des environnements simulés. Le cadre fournit également des scripts d'évaluation et des outils de benchmarking pour mesurer la performance des agents dans divers scénarios. Basé sur Python et adaptable à différents backend LLM, il permet aux chercheurs et développeurs de prototyper rapidement de nouvelles architectures d'agents, de réaliser des expériences reproductibles et de comparer différentes stratégies de planification dans des conditions contrôlées.

ANAC-agents est un framework basé sur Python qui centralise plusieurs implémentations d'agents de négociation pour la Compétition d'Agents de Négociation Automatisée (ANAC). Chaque agent dans le dépôt incarne différentes stratégies pour la modélisation de l'utilité, la génération de propositions, les tactiques de concession et les critères d'acceptation, facilitant les études comparatives et les prototypes rapides. Les utilisateurs peuvent définir des domaines de négociation avec des enjeux et profils de préférences personnalisés, puis simuler des négociations bilatérales ou des compétitions en tournoi entre agents. La boîte à outils comprend des scripts de configuration, des métriques d’évaluation, et des utilitaires de journalisation pour analyser la dynamique de négociation. Les chercheurs et développeurs peuvent étendre les agents existants, tester de nouveaux algorithmes ou intégrer des modules d'apprentissage externe, accélérant l'innovation dans le commerce automatisé et la prise de décision stratégique sous information incomplète.