AgentSimJS est conçu pour faciliter la création et l'exécution de modèles à grande échelle basés sur des agents en JavaScript. Grâce à son architecture modulaire, les développeurs peuvent définir des agents avec des états, capteurs, fonctions de décision et actionneurs personnalisés, puis les intégrer dans des environnements dynamiques paramétrés par des variables globales. Le framework orchestre des simulations à étapes discrets, gère la messagerie basée sur des événements entre agents et enregistre les données d'interaction pour analyse. Les modules de visualisation supportent le rendu en temps réel via Canvas HTML5 ou des bibliothèques externes, tandis que les plugins permettent une intégration avec des outils statistiques. AgentSimJS fonctionne à la fois dans les navigateurs modernes et sous Node.js, le rendant adapté aux applications web interactives, à la recherche académique, aux outils éducatifs et au prototypage rapide d'intelligence en essaim, de dynamique des foules ou d'expériences d'IA distribuée.

AgentSimulation est une bibliothèque Python open-source construite sur Pygame pour simuler plusieurs agents autonomes dans un environnement 2D. Elle permet aux utilisateurs de configurer les propriétés des agents, les comportements de pilotage (chercher, fuir, errer), la détection de collision, la recherche de chemins et les règles interactives. Avec un rendu en temps réel et une conception modulaire, elle supporte la création rapide de prototypes, les simulations éducatives et la recherche à petite échelle en intelligence collective ou interactions multi-agents.

CybMASDE permet aux chercheurs et développeurs de construire, configurer et exécuter des simulations multi-agent avec apprentissage par renforcement profond. Les utilisateurs peuvent élaborer des scénarios personnalisés, définir des rôles d'agents et des fonctions de récompense, et brancher des algorithmes RL standard ou personnalisés. Le cadre comprend des serveurs d'environnement, des interfaces d'agents en réseau, des collecteurs de données et des utilitaires de rendu. Il supporte l'entraînement parallèle, la surveillance en temps réel et la sauvegarde de modèles. L'architecture modulaire de CybMASDE permet une intégration transparente de nouveaux agents, espaces d'observation et stratégies d'entraînement, accélérant l'expérimentation dans la commande coopérative, le comportement en essaim, l'allocation des ressources et autres cas d'usage multi-agent.