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.

Le système de collecte autonome des déchets multi-agent est une plateforme basée sur la recherche qui utilise l'apprentissage par renforcement multi-agent pour entraîner des robots de collecte des déchets individuels à collaborer dans la planification des itinéraires. Les agents apprennent à éviter la couverture redondante, à minimiser la distance de déplacement et à répondre aux motifs de génération de déchets dynamiques. Construit en Python, le système intègre un environnement de simulation pour tester et affiner les politiques avant déploiement réel. Les utilisateurs peuvent configurer des cartes, des points de dépôt de déchets, des capteurs d'agents et des structures de récompenses pour adapter le comportement à des zones urbaines ou contraintes opérationnelles spécifiques.