Multi-Agents System from Scratch fournit un ensemble complet de modules Python pour construire, personnaliser et évaluer des environnements multi-agents depuis le début. Les utilisateurs peuvent définir des modèles du monde, créer des classes d'agents avec des sens uniques et des capacités d'action, ainsi que mettre en place des protocoles de communication flexibles pour la coopération ou la compétition. Le framework prend en charge l'attribution dynamique des tâches, les modules de planification stratégique et le suivi des performances en temps réel. Son architecture modulaire permet une intégration facile d'algorithmes personnalisés, de fonctions de récompense et de mécanismes d'apprentissage. Avec des outils de visualisation et des utilitaires de journalisation intégrés, les développeurs peuvent surveiller les interactions des agents et diagnostiquer les motifs de comportement. Conçu pour l'extensibilité et la clarté, le système s'adresse aussi bien aux chercheurs explorant l'IA distribuée qu'aux éducateurs enseignant la modélisation par agents.

SandboxAQ exploite les capacités des technologies quantiques et classiques pour fournir des solutions avancées pour analyser et simuler des systèmes complexes. En utilisant l'apprentissage automatique et l'analyse avancée, l'agent AI aide les utilisateurs à faire de meilleures prévisions, à découvrir des insights et à améliorer la prise de décision dans divers secteurs, tels que la finance, la santé et la logistique. Avec son accent unique sur l'analyse améliorée par quantique, SandboxAQ aborde des défis que les méthodes traditionnelles peuvent avoir du mal à résoudre efficacement.