RoboCup Rescue Agent Simulation est un cadre open-source qui modélise des environnements urbains de catastrophe où plusieurs agents pilotés par IA collaborent pour localiser et sauver des victimes. Il propose des interfaces pour la navigation, la cartographie, la communication et l’intégration de capteurs. Les utilisateurs peuvent écrire des stratégies d’agents personnalisées, exécuter des expériences par lot, et visualiser les indicateurs de performance des agents. La plateforme supporte la configuration des scénarios, la journalisation et l’analyse des résultats pour accélérer la recherche dans les systèmes multi-agents et les algorithmes de réponse aux catastrophes.

WorFBench est un cadre complet open-source conçu pour évaluer les capacités des agents IA construits sur de grands modèles linguistiques. Il offre une large gamme de tâches — de la planification d’itinéraire à la génération de code — chacune avec des objectifs et des métriques d’évaluation clairement définis. Les utilisateurs peuvent configurer des stratégies d’agents personnalisées, intégrer des outils externes via des APIs standardisées et exécuter des évaluations automatisées enregistrant la performance en décomposition, profondeur de planification, précision de l’appel aux outils, et qualité du résultat final. Les tableaux de bord de visualisation intégrés permettent de suivre le parcours décisionnel de chaque agent, facilitant l’identification des forces et faiblesses. La conception modulaire de WorFBench permet une extension rapide avec de nouvelles tâches ou modèles, favorisant la recherche reproductible et les études comparatives.