Le modèle prédateur-proie Mesa est une implémentation open-source en Python du système classique Lotka-Volterra, construit sur le framework de modélisation par agents Mesa. Il simule des agents individuels de prédateurs et de proies se déplaçant et interagissant sur une grille où la proie se reproduit et le prédateur chasse pour survivre. Les utilisateurs peuvent configurer les populations initiales, les probabilités de reproduction, la consommation d’énergie et d’autres paramètres environnementaux via une interface web. La simulation offre des visualisations en temps réel, y compris des cartes thermiques et des courbes de population, ainsi que des journaux de données pour l’analyse post-mise en route. Chercheurs, éducateurs et étudiants peuvent étendre le modèle en personnalisant les comportements des agents, en ajoutant de nouvelles espèces ou en intégrant des règles écologiques complexes. Le projet est conçu pour la facilité d’utilisation, la prototypage rapide et les démonstrations éducatives de la dynamique écologique émergente.

Multi-Agent Systems fournit une boîte à outils complète pour créer, contrôler et observer les interactions entre agents autonomes. Les développeurs peuvent définir des classes d'agents avec une logique décisionnelle personnalisée, configurer des environnements complexes avec des ressources et des règles configurables, et mettre en œuvre des canaux de communication pour l'échange d'informations. Le framework prend en charge la planification synchrone et asynchrone, les comportements basés sur des événements, et intègre la journalisation pour les métriques de performance. Les utilisateurs peuvent étendre les modules de base ou intégrer des modèles d'IA externes pour améliorer l'intelligence des agents. Les outils de visualisation offrent une représentation en temps réel ou après exécution, pour analyser les comportements émergents et optimiser les paramètres du système. De la recherche académique aux prototypes d’applications distribuées, Multi-Agent Systems simplifie les simulations multi-agents de bout en bout.