Flocking Multi-Agent offre une bibliothèque modulaire pour simuler des agents autonomes exhibant une intelligence de troupe. Elle encode les comportements de pilotage principaux — cohésion, séparation et alignement — ainsi que l’évitement d’obstacles et la poursuite de cibles dynamiques. En utilisant Python et Pygame pour la visualisation, le cadre permet d’ajuster les paramètres tels que le rayon des voisins, la vitesse maximale et la force de tournage. Il supporte l’extensibilité via des fonctions comportementales personnalisées et des hook d’intégration pour la robotique ou les moteurs de jeu. Idéal pour l’expérimentation en IA, robotique, développement de jeux et recherche académique, il démontre comment des règles locales simples conduisent à des formations globales complexes.

L'environnement multi-agent pour drones est un package Python proposant une simulation multi-agent configurable pour les nuées de UAV, basé sur OpenAI Gym et PyBullet. Les utilisateurs définissent plusieurs agents drones avec des modèles cinématiques et dynamiques pour explorer des tâches coopératives telles que le vol en formation, le suivi de cibles et l’évitement d’obstacles. L’environnement supporte la configuration modulaire des tâches, une détection de collision réaliste et l’émulation des capteurs, tout en permettant des fonctions de récompense personnalisées et des politiques décentralisées. Les développeurs peuvent intégrer leurs propres algorithmes d'apprentissage par renforcement, évaluer les performances sous divers scénarios et visualiser en temps réel les trajectoires et métriques des agents. Son design open-source encourage la contribution communautaire, le rendant idéal pour la recherche, l'enseignement et le prototypage de solutions avancées de contrôle multi-agent.

Le Swarm Simulator offre un environnement personnalisable pour des expériences multi-agents en temps réel. Les utilisateurs peuvent ajuster les paramètres clés – alignement, cohésion, séparation – et observer la dynamique émergente sur un canvas visuel. Il prend en charge des curseurs d'interface utilisateur interactifs, la modification dynamique du nombre d'agents, et l'exportation des données pour analyse. Idéal pour des démonstrations éducatives, des prototypes de recherche ou des explorations amateurs des principes de l'intelligence collective.

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.

OpenAI Swarm Node orchestre des appels concurrents à plusieurs agents ChatGPT, recueille leurs sorties individuelles, applique votre stratégie d'agrégation choisie — comme le vote majoritaire ou la pondération personnalisée — et renvoie une réponse de consensus unifiée. Son architecture extensible supporte un contrôle granulaire des paramètres du modèle, la gestion des erreurs, la logique de réessai et l'exécution asynchrone, permettant aux développeurs d'intégrer l'intelligence en essaim dans n'importe quelle application Node.js pour une meilleure précision et cohérence dans la prise de décision assistée par IA.

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.